Ultrasound-Assisted Synthesis of Defective MOF-۸۰۱ for the Adsorptive Removal of Cationic Dyes
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 157
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCCE-42-10_009
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
Defective MOF-۸۰۱ (Zirconium-fumarate metal-organic framework) was de novo synthesized using environmentally friendly ultrasound-assisted synthesis. The effect of the modulator on the crystallinity, morphology, density of missing linkers, pore volume, and the specific surface area (BET) of synthesized MOF-۸۰۱ was studied using two modulators, acetic acid, and formic acid, in different quantities. The MOF-۸۰۱ sample (MOF-۸۰۱-۱۰۰FA) was applied to investigate the adsorptive removal of two cationic dyes viz Crystal Violet (CV) and Methylene Blue (MB) from an aqueous solution in a single system. MOF-۸۰۱-۱۰۰FA was found to be more effective in removing MB dye than CV dye. The maximum equilibrium adsorption capacity was ۳۰.۴ mg/g and ۱۸.۹ mg/g with MB and CV dyes having an initial concentration of ۵۰ mg/L. Langmuir and Freundlich isotherm models were the best fit for adsorption data based on linear regression analysis. The best kinetic model for the adsorption was pseudo-second-order kinetics (R۲ = ۰.۹۹۷۵ for CV dye and ۰.۹۹۹۸ for MB dye). The effect of dye concentration, contact time, MOF dose, and pH of dye solution on the adsorption of dyes was also investigated. The study showed that defective MOF-۸۰۱-۱۰۰FA is an efficient adsorbent for the removal of CV and MB dyes from aqueous solution.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Kiran Kumar Penmethsa
Department of Chemistry, Jawaharlal Nehru Technological University Kakinada (JNTUK) Kakinada-۵۳۳۰۰۳, Andhra Pradesh, INDIA
Satya Veni Sunkara
Department of Chemistry, Jawaharlal Nehru Technological University Kakinada (JNTUK) Kakinada-۵۳۳۰۰۳, Andhra Pradesh, INDIA
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :