Ultra-Trace Determination of Silver in Water, Soil and Radiology Film Samples Using Dispersive Liquid-Liquid Microextraction and Microvolume UV–Vis Spectrophotometry
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 168
فایل این مقاله در 8 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-36-6_016
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
In this research, a Dispersive Liquid-Liquid MicroExtraction (DLLME) method coupled to UV-vis spectrophotometry was developed for the indirect determination of silver ion. The method is based on the catalytic effect of the silver ion on the oxidation of congo red by potassium peroxodisulphate and extraction with DLLME procedure using chloroform (extraction solvent) containing cetyltrimethyl ammonium bromide which provides counter ion and also acts as a disperser. After extraction, the phase separation is performed with a centrifugation, and the silver ion is determined in the enriched phase by UV-Vis spectrophotometry. Several factors affecting the microextraction efficiency, such as pH of the solution, extraction time, type and volume of extraction solvent were investigated. Under optimum conditions, a linear calibration graph in the range of ۰.۵-۱۰۵.۰ ng/mL of silver ion in the initial solution with r۲ = ۰.۹۹۸۷ (n=۱۰) was obtained. Detection limit of the method was ۰.۲ ng/mL and the Relative Standard Deviation (RSD) for ۳ and ۷۰ ng/mL of silver ion was ۳.۵ and ۱.۷ (n=۱۰), respectively. The enrichment factor was ۵۴. The method was successfully applied to the determination of trace amounts of Ag(I) in radiology film and environmental matrices.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Banafsheh Fouladvandi
Department of Chemistry, Khouzestan Science and Research Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, I.R. IRAN
Shahla Elhami
Department of Chemistry, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, 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 :