Optimization of Adsorption Parameters Using Central Composite Design for the Removal of Organosulfur in Diesel Fuel by Bentonite-Supported Nanoscale NiO-WO۳
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 12
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-41-3_007
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
Desulfurization using porous materials is based on the capability of a solid sorbent to selectively adsorb organic sulfur-containing compounds. In the present study, different sorbents were prepared by varying the NiO/WO۳ loadings onto bentonite for the removal of sulfur from commercial diesel fuel containing approximately ۱۰۰ ppm total sulfur (S). X-Ray Diffraction (XRD), Fourier Transform InfraRed (FT-IR) spectroscopy, and Scanning Electron Microscopy (SEM) showed the ability of modified bentonite to adsorb dibenzothiophene (DBT) depends strongly on the surface chemistry, particularly on the presence of basic oxygen-containing groups and acid content. A Plackett–Burman Design (PBD) was chosen as a screening method to estimate the relative influence of the factors that could have an influence on the analytical response. The significant variables included: sorbent amount, feed volume, extraction solvent kind, and its volume were optimized using Central Composite Design (CCD). ۹۳.۵% removal of sulfur was observed with NiO@WO۳@bentonite.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Toktam Pedram
Department of Chemistry, Payame Noor University (PNU), Tehran, I.R. IRAN
Zarrin Es&#۰۳۹haghi
Department of Chemistry, Payame Noor University (PNU), Tehran, I.R. IRAN
Ali Ahmadpour
Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, I.R. IRAN
Ahmad Nakhaei
Young Researchers and Elite Club, Mashhad Branch, Islamic Azad University, Mashhad, I.R. IRAN
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 :