Investigating the capabilities of pristine and aluminium-doped BN nanoclusters (B۱۲N۱۲ and AlB۱۱N۱۲) as sensors and adsorbents for ethylparaben detection and removal using the DFT approach
محل انتشار: مقالات مروری و پژوهشی شیمی، دوره: 9، شماره: 3
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 22
فایل این مقاله در 12 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_CHRL-9-3_003
تاریخ نمایه سازی: 16 تیر 1405
چکیده مقاله:
This research analyzed the efficiency of pristine and aluminium-doped nanocages as adsorbents and sensors for ethylparaben (EP) removal and detection using density functional theory (DFT) methods. The findings revealed that EP interactions with both B۱۲N۱۲ and AlB۱۱N۱۲ nanostructures are experimentally feasible. For B۱۲N۱۲, high Kth values indicated interactions that are non-equilibrium, irreversible, and bidirectional, whereas AlB۱۱N۱۲ exhibited low Kth values, signifying reversible, equilibrium-based, and bidirectional interactions. Regarding electronic properties, the bandgap of B۱۲N۱۲ decreased by ۱۳%, from ۶.۶۶۴ eV to ۵.۷۶۱ eV, while AlB۱۱N۱۲ showed a significant bandgap decrease of ۳۰%, from ۴.۲۲۰ eV to ۲.۸۸۹ eV. Overall, the theoretical results suggest that the pristine nanocage is better suited for EP removal due to its adsorption efficiency. In contrast, the Al-doped nanocage is more appropriate as a sensing material for electrochemical EP detection.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Pedram Niknam Rad
Department of Chemistry, Faculty of Science, Ha.C., Islamic Azad University, Hamedan, Iran
Ali Behnia
Faculty of Pharmacy, University of Szeged, Eötvös u ۶., ۶۷۲۰ Szeged, Hungary
Akam Hosseinian
University of Tehran, Tehran, Iran
Mohammad Reza Jalali Sarvestani
Young Researchers and Elite Club, YI.C., Islamic Azad University, Tehran, Iran.
Simin Arabi
Department of Chemistry, Safadasht Branch, Islamic azad University, Tehran, 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 :