Adsorption of red hair dye from aqueous solution using Fe۳O۴@NH۲-SBA-۱۶ NCs: Equilibrium, kinetic, and thermodynamic studies

سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 169

فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JEWE-11-4_002

تاریخ نمایه سازی: 15 مهر 1404

چکیده مقاله:

This study investigated the potential of Fe۳O۴@NH۲-SBA-۱۶ nanocomposites (NCs) for adsorbing red hair dye from aqueous solutions. The nanocomposite was thoroughly characterized using BET, FT-IR, XRD, SEM, and TGA, confirming its structural integrity and functional groups. The adsorption behavior of Fe۳O۴@NH۲-SBA-۱۶ NCs was tested by changing several parameters such as pH, dye concentration, adsorbent amount, thermodynamics, and contact time. The maximum adsorption capacity for red hair dye on Fe۳O۴@NH۲-SBA-۱۶ NCs was ۱۶.۱ mg/g at ۲۵ °C. Kinetic studies indicated that dye removal follows pseudo-second-order kinetics. Thermodynamic parameters, including ΔG°, ΔH°, and ΔS°, were calculated as -۳.۶۶ kJ/mol, -۱۶.۰۸ kJ/mol, and -۴۰.۹۲ J/mol·K, respectively. Results showed the adsorption process to be exothermic and spontaneous based on these thermodynamic parameters. In real water samples, removal efficiency reached ۹۶.۸%, although it decreased to ۹۰.۵% with increasing salt concentration. The magnetic nano-adsorbent also demonstrated excellent reusability over three cycles. Overall, the findings suggest that Fe۳O۴@NH۲-SBA-۱۶ NCs are a promising, eco-friendly adsorbent for removing red hair dye from aqueous solutions.

نویسندگان

حسن نیسی

گروه شیمی واحد امیدیه، دانشگاه آزاد اسلامی، امیدیه، ایران.

فرزانه مراحل

گروه شیمی واحد امیدیه، دانشگاه آزاد اسلامی، امیدیه، ایران.

علیرضا گرامی زادگان

گروه شیمی واحد دشتستان، دانشگاه آزاد اسلامی، دشتستان، ایران.

صدیف الله شیروان

گروه شیمی واحد امیدیه، دانشگاه آزاد اسلامی، امیدیه، ایران.

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 :