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Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 7831 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Die Verschmutzung durch 4-Chlorphenol stellt ein erhebliches Umweltproblem dar. In dieser Studie wird pulverförmige, mit Amingruppen modifizierte Aktivkohle synthetisiert und ihre Effizienz bei der Entfernung von 4-Chlorphenolen aus wässrigen Umgebungen untersucht. Mithilfe der Response-Surface-Methodik (RSM) und des Central Composite Design (CCD) wurden die Auswirkungen verschiedener Parameter, darunter pH-Wert, Kontaktzeit, Adsorptionsmitteldosis und anfängliche 4-Chlorphenol-Konzentration, auf die Effizienz der 4-Chlorphenol-Entfernung untersucht. Der RSM-CCD-Ansatz wurde in R-Software implementiert, um die Experimente zu entwerfen und zu analysieren. Die statistische Varianzanalyse (ANOVA) wurde verwendet, um die Rolle der Einflussparameter auf die Reaktion zu beschreiben. Isothermen- und Kinetikstudien wurden mit drei Langmuir-, Freundlich- und Temkin-Isothermenmodellen und vier kinetischen Modellen pseudo-erster Ordnung, pseudo-zweiter Ordnung, Elovich und Intrapartikel-Kinetik in linearer und nichtlinearer Form durchgeführt. Das synthetisierte Adsorptionsmittel wurde mittels Röntgenbeugung (XRD), Fourier-Transformations-Infrarotspektroskopie (FTIR) und Rasterelektronenmikroskopie (REM) charakterisiert. Die Ergebnisse zeigten, dass die synthetisierte modifizierte Aktivkohle eine maximale Adsorptionskapazität von 316,1 mg/g aufwies und eine hohe Effizienz bei der Entfernung von 4-Chlorphenolen aufwies. Die optimalen Bedingungen für die höchste Entfernungseffizienz waren eine Adsorptionsmitteldosis von 0,55 g/L, eine Kontaktzeit von 35 Minuten, eine Anfangskonzentration von 4-Chlorphenol von 110 mg/L und ein pH-Wert von 3. Die thermodynamische Studie zeigte, dass der Adsorptionsprozess ablief exotherm und spontan. Das synthetisierte Adsorptionsmittel zeigte auch nach fünf aufeinanderfolgenden Zyklen eine hervorragende Wiederverwendbarkeit. Diese Ergebnisse zeigen das Potenzial von modifizierter Aktivkohle als wirksame Methode zur Entfernung von 4-Chlorphenolen aus wässrigen Umgebungen und als Beitrag zur Entwicklung nachhaltiger und effizienter Wasseraufbereitungstechnologien.

Phenol und seine Derivate, einschließlich Chlorphenole, die synthetische organische Verbindungen enthalten, kommen allgegenwärtig in den Abwässern von Industrien wie der Petrochemie, der Kohleproduktion, der Gummi-, Kunststoff-, Stahl- und Aluminiumindustrie vor. Diese Verbindungen sind aufgrund ihrer relativen Stabilität in der Umwelt, ihrer Widerstandsfähigkeit gegenüber biologischem Abbau, ihrer Fähigkeit, sich in Wasser zu lösen, und ihrer krebserregenden Natur im Hinblick auf Umwelt- und Gesundheitsauswirkungen wichtig1. Chlorphenolverbindungen können sich in den Sedimenten und der Nahrungskette anreichern. Diese Verbindungen gelangen in die Wasserressourcen und verbleiben lange in der Umwelt. 4-Chlorphenol (C6H5ClO) ist eine Art von Chlorphenol, die in der Petrochemie, Insektizid-, Herbizid-, Industriefarbstoff- und Pharmaindustrie weit verbreitet ist2.

4-Chlorphenol verursacht Haut- und Augenreizungen bei Hautkontakt und kurzzeitigem Einatmen; Eine langfristige Exposition gegenüber 4-Chlorphenol führt zu schweren Schäden an Leber, Niere und Zentralnervensystem3. Die Internationale Agentur für Krebsforschung (ICRA) hat Chlorphenole in die Gruppe B24 eingestuft, und die US-Umweltschutzbehörde hat einen Phenolschwellenwert von weniger als 1 Teil pro Milliarde (ppb) im Oberflächenwasser als Behandlungsstufe festgelegt5. Aufgrund seiner Stabilität gegenüber Mineralisierung ist 4-Chlorphenol im Vergleich zu anderen Chlorphenolen schwierig zu behandeln6.

In den letzten Jahren wurden verschiedene Technologien eingesetzt, um die 4-Chlorphenole aus Trinkwasser und Abwasser zu entfernen, darunter chemische Oxidation7, biologische Reinigung5 und Nassoxidation8. Oxidationsmethoden erzeugen oft gefährliche Nebenprodukte und erhebliche Mengen an Feststoffabfall; sie erfordern hohe Entsorgungs- und Regenerationskosten9. Die Effizienz biologischer Behandlungsverfahren für phenolisches Abwasser ist aufgrund der toxischen Wirkung von Chlorphenolen auf Mikroorganismen, der Unfähigkeit biologischer Systeme, Stoßbelastungen standzuhalten, und der langen Verweilzeiten in der Regel unbefriedigend9. Auch chemische Methoden erfordern hohe Investitionen und erhöhen die Belastung des Abwassers mit löslichen Chemikalien10,11. Bei thermischen Verfahren werden schädliche Nebenprodukte einer unvollständigen Verbrennung, wie Dioxine und Rauch, in die Luft freigesetzt12. Eine der in letzter Zeit am häufigsten entwickelten Methoden zur Entfernung dieser Verbindungen ist Aktivkohle, die bei der Oberflächenadsorption von Schadstoffen wirksam ist13.

Die Oberflächenadsorption mit Aktivkohle gilt aufgrund ihrer Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit14, ihrer geringen Kosten, der fehlenden Schlammbildung9 und der Möglichkeit, adsorbierte Materialien zu recyceln15, als akzeptable Methode in der Wasser- und Abwasseraufbereitung. Allerdings müssen noch weitere Studien durchgeführt werden, um die Effizienz dieser Art von Absorptionsmitteln durch verschiedene Modifikationsmethoden zu verbessern16. Die Verwendung funktioneller Gruppen wurde aufgrund ihrer geringen Kosten, Einfachheit, angemessenen Trenngeschwindigkeit und hohen Effizienz häufig in Betracht gezogen17. In diesem Zusammenhang verwendeten Mahaniyya et al.18 mit Amingruppen modifizierte Aktivkohle, um Kupfer aus wässrigen Lösungen zu adsorbieren. Die Autoren berichteten, dass die Anwesenheit von Amingruppen die Effizienz der Kupferadsorption an modifizierter Aktivkohle (Entfernungseffizienz) erhöht. Darüber hinaus bestätigen laut Literatur die Modifizierung von Aktivkohle mit Amingruppen zur Adsorption von 4,2-Dichlorphenol19 und die Verwendung aminierter Biosorbentien zur Entfernung von Pentachlorphenol20 die Wirksamkeit von Modifizierungsmethoden bei der Steigerung der Entfernungseffizienz der Schadstoffe.

Da die Funktionalisierung der Oberfläche von Nanopartikeln in katalytischen Anwendungen weit verbreitet ist, ist diese Art von Adsorptionsmittel daher bei der Entfernung vieler organischer Verbindungen willkommen. Die Synthese dieser Adsorbentien kann aufgrund einiger Vorteile vorteilhaft sein, wie z. B. einer größeren spezifischen Fläche und damit einer erhöhten Absorptionskapazität des Adsorbens, einer Verkürzung der Reaktionszeit sowie einer Erhöhung der Effizienz und Stabilität21.

Aufgrund der begrenzten Forschungsergebnisse zur Verwendung modifizierter Aktivkohlen zur Entfernung von 4-Chlorphenolen wurde die vorliegende Studie entwickelt, um die pulverförmigen Aktivkohle-Adsorbentien zu synthetisieren, die mit Amingruppen funktionalisiert sind, und um ihre Effizienz bei der Entfernung von 4-Chlorphenolen aus wässrigen Umgebungen zu untersuchen. Das zusätzliche Ziel der vorliegenden Studie bestand darin, die Rolle von Einflussparametern (pH-Wert, Adsorptionsmitteldosis, Kontaktzeit und anfängliche 4-Chlorphenol-Konzentration) auf die Effizienz der 4-Chlorphenol-Entfernung zu untersuchen. Das RSM-Paket und der Central Composite Design (CCD)-Ansatz ermittelten den optimalen Zustand. Die Modellierung und optimale Prozessbedingungen wurden mithilfe der Response-Surface-Methode in der R-Software und künstlichen neuronalen Netzen durchgeführt. Die Kombination von RSM und ANNs kann ein leistungsstarkes Werkzeug zur Optimierung der Adsorptionsbedingungen und zur Vorhersage der Adsorptionsleistung der modifizierten Aktivkohle darstellen. Dieser Ansatz kann zu einer effizienteren und kostengünstigeren Entfernung von 4-Chlorphenol aus Wasserumgebungen führen und erheblich zur Wasseraufbereitung und Umweltsanierung beitragen. Die resultierenden Modelle wurden dann weiter angewendet, um die Adsorption von 4-Chlorphenolen zu optimieren, wobei verschiedene Parameter zur Maximierung der Effizienz führten.

Alle in dieser Studie verwendeten Chemikalien waren analytischer Art. Die in dieser Studie verwendeten Chemikalien, darunter 4-Chlorphenole, pulverisierte Aktivkohle, Natronlauge, Dimethylformamid und Salzsäure, wurden von Merck (Deutschland) bezogen. Zur Einstellung des pH-Werts wurden HCl (1 N) und NaOH (0,1 N) verwendet, und zur Herstellung aller Lösungen wurde deionisiertes Wasser (Milli Q Millipore 18,2 MΩ cm−1 Leitfähigkeit) verwendet.

Die Stammlösung wurde durch Auflösen von 1000 mg festem 4-Chlorphenol-Pulver in 1 l destilliertem Wasser hergestellt. Die Konzentration von 4-Chlorphenol wurde mit einem UV-sichtbaren Spektrophotometer, Modell DR 5000 (Hatch-Lange, England), bei einer Wellenlänge von 280 nm20 gemessen. 4-Chlorphenol ist eine chlorierte aromatische Verbindung mit der chemischen Formel C6H5ClO. Es ist ein Farbloser bis weißer kristalliner Feststoff, löslich in Wasser und organischen Lösungsmitteln. 4-Chlorphenol ist ein giftiger und langlebiger Umweltschadstoff, der häufig in Industrieabwässern und landwirtschaftlichen Abwässern vorkommt. Die US-Umweltschutzbehörde (EPA) stuft ihn aufgrund seines Potenzials als prioritären Schadstoff ein Gesundheits- und Umweltauswirkungen22.

Aktivkohle ist eine hochporöse Kohlenstoffform mit großer Oberfläche und hoher Mikroporosität, was sie zu einem wirksamen Adsorptionsmittel für eine Vielzahl organischer und anorganischer Verbindungen macht. Es kann mit Amingruppen funktionalisiert werden, indem es mit Aminen behandelt wird, die mit den funktionellen Oberflächengruppen der Aktivkohle reagieren, um aminfunktionalisierten Kohlenstoff zu bilden. Die Amingruppen auf der Oberfläche der Aktivkohle können über Wasserstoffbrückenbindungen und elektrostatische Wechselwirkungen mit den 4-Chlorphenol-Molekülen interagieren, was zur Adsorption von 4-Chlorphenol aus wässrigen Umgebungen führt. Es wurde gezeigt, dass die aminfunktionalisierte Aktivkohle eine höhere Adsorptionskapazität und Selektivität für 4-Chlorphenol aufweist als nicht funktionalisierte Aktivkohle. Durch die Verknüpfung modifizierter Aminogruppen wurde PAC in einen Ionenaustauscher umgewandelt. Die Syntheseschritte des Ionenaustauschers wurden in zwei getrennten Teilen wie folgt durchgeführt.

Um die intermediäre Aminlösung herzustellen, wurden 39 ml Epichlorhydrin und 76 ml Trimethylamin zu 75 ml Dimethylformamid (DMF) (als Lösungsmittel) bei 80 °C für 120 Minuten in einem Verdampfer gegeben23.

Um MAC zu synthetisieren, wurden 10 g PAC und 30 ml intermediäre Aminlösung, die im vorherigen Schritt hergestellt wurde, sowie 10 ml Pyridin (als Prozesskatalysator) 2 Stunden lang bei 60 °C in den Verdampfer gegeben. Nach der Filtration wurde das resultierende Produkt mit 500 ml 0,1 M HCl-Lösung gewaschen. Zur Entfernung der restlichen Chemikalien wurde eine 0,1 M NaOH-Lösung verwendet. Am Ende der MAC wurde eine ausreichende Menge mit doppelt destilliertem Wasser gewaschen, bis der resultierende Ausfluss einen neutralen pH-Wert erreichte, und das Endprodukt wurde 24 Stunden lang bei 50 °C getrocknet. Die erhaltene Probe war modifizierte Aktivkohle (MAC) und wurde als Adsorptionsmittel23,24 verwendet.

Die modifizierten MAC-Eigenschaften wurden durch XRD-Analyse (Röntgendiffraktometer Modell PW1800, Niederlande) bei einer Wellenlänge von 1,541 Angström (0,1541 nm) im Bereich von Cu-Strahlung, einer Spannung von 40 kV und einem Strom von 30 mA sowie einem Scanbereich ( 2Ɵ) von 10 bis 80 Grad, wurde getestet. Die Oberflächenstruktur und Morphologie natürlicher und modifizierter Adsorbentien wurden mittels Rasterelektronenmikroskopie (REM) unter Verwendung eines Philips XL30-Mikroskops mit einer Beschleunigungsspannung von 15 kV (Philips XL30, Philips Niederlande) untersucht. Fourier identifizierte PAC- und MAC-Oberflächenfunktionsgruppen, die Infrarotspektroskopie (FTIR, Spektrum 3, PerkinElmer, Amerika) im Bereich von 400–4000 cm-1 transformieren.

Die Wirkung der Einflussvariablen pH-Wert, Retentionszeit (min), Adsorptionsmitteldosis (g/L) und Anfangskonzentration (mg/L) als Eingangsvariablen auf die Effizienz von mit Amingruppen funktionalisiertem Aktivkohlepulver bei der Entfernung von 4-Chlorphenol waren als Antwortvariable untersucht. Das RSM-Paket und die CCD-Ansatzmethode ermittelten den optimalen Zustand mithilfe der R-Softwareversion 3.3.2.0 (31.10.2016)25. Die Prädiktorvariablen wurden standardisiert und dann wurde das hierarchische RSM-Modell mit allen Termen erster Ordnung, allen rein quadratischen Termen und allen bidirektionalen Interaktionen angepasst. Die Einflussparameter waren wie folgt: anfängliche 4-Chlorphenol-Konzentration (20–200 mg/L), Kontaktzeit (10–60 Minuten), pH-Wert (3–11) und Adsorptionsmitteldosis (0,1–1 g/L). . Die in der vorliegenden Studie verwendeten Variablen und ihre Werte sind in Tabelle 1 aufgeführt.

RSM umfasst eine Reihe experimenteller Techniken, mit denen die Beziehung zwischen experimentellen Faktoren und gemessenen Antworten untersucht wird. Die ermittelten Antworten entsprechen einem oder mehreren ausgewählten Elementen. Diese Technik sagt zunächst die Beziehung zwischen den abhängigen Variablen (Antwort) und den unabhängigen Variablen voraus. Im nächsten Schritt wird das Verhalten der Variablen und die Antwort anhand von Gl. (1)26:

Dabei ist k die Anzahl der Eingabevariablen, β0 der konstante Term, βi die Koeffizienten der linearen Variablen, xi die Eingabevariablen, βii die Koeffizienten des quadratischen Parameters, βij die Interaktionskoeffizienten zwischen Eingabevariablen und \(\upvarepsilon \) der mit den Experimenten verbundene Fehler. Der experimentelle Entwurf wurde von R-Software unter Verwendung der CCD-Methode durchgeführt und umfasste 44 Experimente (Tabelle 2).

Die ANN-Methode war der andere Ansatz, der zur Modellierung und Vorhersage von 4-Chlorphenol auf der Grundlage des in Tabelle 2 dargestellten Datensatzes verwendet wurde. Der ANN-Ansatz lässt sich von wichtigen Funktionen des menschlichen Nervensystems inspirieren, um komplexe Systemverhalten anzunähern. Darüber hinaus verfügt es über bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Klassifizierung, dem Training und der Datenvalidierung. In der aktuellen Studie wurde die flexible mathematische Struktur der Multi-Layer-Perceptron-Methode mit einem Levenberg-Marquardt-Backpropagation-Trainingsalgorithmus (Abb. 4) für das ANN-Modell etabliert, um komplizierte nichtlineare Beziehungen aufzudecken.

Wie in Abb. 4 zu sehen ist, bestand die ANN-Architektur aus drei Schichten: einer Eingabeschicht mit fünf Neuronen, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabeschicht mit einem Neuron. Die Anzahl der Neuronen in der verborgenen Schicht wurde auf der Grundlage der niedrigsten MSE- und größten R2-Ergebnisse der Anpassung zwischen dem experimentellen Datensatz und dem Vorhersagedatensatz optimiert. Diese statistischen Maße wurden untersucht, um Versuchs- und Irrtumstests in unterschiedlichen Zahlen von 1 bis 20 Neuronen durchzuführen. Übertragungsfunktionen in verborgenen und Ausgabeebenen wurden als Sigmoid- und Purline-Funktionen ausgewählt. Der in Tabelle 2 tabellarische Datensatz ist zufällig in drei Sätze gruppiert, darunter Trainingsdaten (70 %), Validierungsdaten (15 %) und Testdaten (15 %). Außerdem wurden alle Daten im Bereich von 0,1 bis 0,9 normalisiert, um die Qualität der Trainingsdaten zu verbessern und Rechenprobleme zu minimieren. Zur Normalisierung wird Gleichung (2) verwendet

Dabei ist yi der normalisierte Ausgabewert und xmax und xmin bezeichnen die Maximal- bzw. Minimalwerte der Eingabevariablen. Das ANN-Modell wurde mit der Neural Network Toolbox (MATLAB, 2013) erstellt.

Zusätzlich zum CCD-RSM-Ansatz wurden unabhängige Variablen mithilfe der ANN-GA-Technik optimiert. Der GA-Optimierungsansatz wurde in der MATLAB GA-Toolbox erstellt. Zu diesem Zweck wird die aus dem ANN-Modell ermittelte Gleichung in eine Skriptdatei geschrieben. In der MATLAB GA-Toolbox wurden die in Tabelle 2 beobachteten hohen und niedrigen Werte der Prozessparameter zur Unter- und Obergrenze hinzugefügt und die Standardeinstellungen wurden unverändert beibehalten, sofern nicht anders angegeben. Abschließend wurden die Optimierungsergebnisse beider Ansätze (CCD-RSM und ANN-GA) mit den Kontrollexperimenten verglichen, um den besten Ansatz zu finden.

Die Kalibrierung des Spektrophotometers war ein entscheidender Schritt zur genauen Messung der 4-Chlorphenol-Konzentration in der Studie. Durch die Verwendung einer Stammlösung mit einem Konzentrationsbereich von 20–200 mg/L und die dreimalige Wiederholung aller Konzentrationen wurde die Genauigkeit der Kalibrierung sichergestellt. Die resultierende Standardkurve hatte ein hohes Bestimmtheitsmaß (R2 = 0,999), was auf eine starke Korrelation zwischen der Adsorption und der Konzentration von 4-Chlorphenol hinweist. Die genaue Messung der 4-Chlorphenol-Konzentration war entscheidend für die Bestimmung der Effizienz der modifizierten Aktivkohle bei der Entfernung von 4-Chlorphenol aus wässrigen Umgebungen22.

Um die Adsorptionsisotherme zu überprüfen, wurden 0,77 g MAC zu unterschiedlichen Konzentrationen (mg/L) von 4-Chlorphenol (20, 10, 110, 75, 144, 200, 220) bei optimalem pH-Wert und für 43 Minuten in a gegeben Schüttler bei 150 U/min. Abschließend wurde die Endkonzentration des Schadstoffs mit einem Spektralphotometer gemessen. Gleichung (3)24,27 wurde verwendet, um die Gleichgewichtsadsorptionskapazität (qe) von 4-Chlorphenol MAC zu bestimmen, ausgedrückt in mg (4-CP)/g MAC.

Dabei ist qe die Menge an adsorbiertem 4-Chlorphenol (mg/g), C0 die Anfangskonzentration von 4-Chlorphenol (mg/L), Ce die Endkonzentration von 4-Chlorphenol zum Zeitpunkt t, V das Volumen des Lösung (L) und xads ist die Masse des Adsorptionsmittels (g). Tabelle 3 zeigt die in der Studie verwendeten Isothermenbeziehungen. In diesem Abschnitt wurden lineare Beziehungen verwendet, um Isothermenmodelle an experimentelle Ergebnisse anzupassen28.

Die Adsorptionstendenz des Schadstoffs am Adsorbens kann mithilfe eines dimensionslosen Parameters (RL) bewertet werden, der als Ausgleichsfaktor bezeichnet wird und aus der Langmuir-Gleichung (Gleichung 4)21 abgeleitet ist:

Ci ist die Anfangskonzentration des Schadstoffs (mg/l) und KL ist die Langmuir-Konstante (l/mg). RL-Werte können basierend auf den Daten in Tabelle 418 interpretiert werden.

Vier kinetische Modelle pseudo-erster Ordnung, pseudo-zweiter Ordnung und pseudo-zweiter Ordnung wurden verwendet, um die kinetischen Koeffizienten von MAC für die Entfernung von 4-Chlorphenol zu bestimmen (Tabelle 5)26,29.

Die freie Gibbs-Energie (∆G0), die Enthalpieschwankungen (∆H0) und die Entropie (∆S0), die sich aus der Adsorption ergeben, wurden durch thermodynamische Untersuchungen berechnet. Diese Parameter liefern wichtige Informationen über inhärente energetische Veränderungen, die Natur und die Spontaneität der Adsorptionsreaktion11,30. Der thermodynamische Verteilungskoeffizient (Kd) ist erforderlich, um die thermodynamischen Parameter zu bestimmen, die wie folgt ermittelt werden31:

Hier stehen Qmax (mg/g) und b (mg/L) für die Adsorptionskapazität von MAC bzw. die Konzentration von 4-Chlorphenol im Gleichgewicht. Und n weist eine Konstante zu. Die Gleichungen (6) und (7) liefern die Parameter ∆G°, ∆H° und ∆S°32.

Dabei steht R für die Gaskonstante (8,314 J mol−1 K−1) und T bezeichnet die Temperatur der Reaktionslösung (°K), die im Bereich von 288–328 °K schwankte.

In dieser Studie wurde R-Software, Version 3.3.2.0 (31.10.2016), verwendet, um die Anzahl der experimentellen Tests, die RSM-Methode, die Modellierung und die Optimierung zu bestimmen20.

Mithilfe der Röntgenbeugungsanalyse (XRD) wurden die chemischen Verbindungen sowohl auf pulverförmiger Aktivkohle (PAC) als auch auf modifizierter Aktivkohle mit Amingruppen (MAC) untersucht. Die XRD-Analyse wurde bei Ɵ = 10–109° bei 25 °C mit Cu-Strahlung, einer Spannung von 40 kW und einem Strom von 30 mA und einem Scanbereich von 5 bis 65° durchgeführt. Abbildung 1 zeigt das XRD-Muster von PAC- und MAC-Pulver.

XRD-Analyse für PAC (Rot) und MAC (Blau).

Gemäß Abb. 1 deuten Peaks bei 2Ɵ gleich 24,59 und 43,64 auf leichte Veränderungen der Peaks und der Bandbreite der Kristallstruktur von MAC im Vergleich zum Adsorptionsmittel vor der Modifikation hin. Es zeigt, dass die Oberfläche des Adsorptionsmittels verändert wurde und die aktiven Kohlenstoffnanopartikel eine reine und kristalline Struktur aufweisen.

Wie man sehen kann, ist die MAC-Oberfläche (Abb. 2b) weicher und samtiger als die PAC-Oberfläche (2a), was auf den spürbaren und signifikanten Effekt der Oberflächenmodifikation mit Amingruppen hinweist. Das natürliche Adsorptionsmittel (Abb. 2a) hat gleichmäßige Oberflächen und ist viel stärker als das modifizierte Absorptionsmittel, glatt und ohne Korrosion. Bei mit Amingruppen modifiziertem MAC hingegen ist die Oberfläche weicher und weist Bruchstücke und Porosität auf. Es wird beobachtet, dass es durch die Wirkung von Amingruppen auf die absorbierende Struktur verursacht wird33,34. Die Oberflächenmodifikation mit Amingruppen auf der MAC-Oberfläche führte zu einer höheren Entfernungseffizienz als die PAC. Dies könnte daran liegen, dass die Amingruppen auf der MAC-Oberfläche zusätzliche aktive Adsorptionsstellen bereitstellten oder die chemischen Wechselwirkungen zwischen dem Adsorbens und dem Adsorbat verstärkten. Obwohl die Oberfläche der MAC-Oberfläche möglicherweise glatter war, machte sie das Vorhandensein der Amingruppen insgesamt zu einem wirksameren Adsorptionsmittel26,35.

SEM (a) Rohe Aktivkohle. (b) modifizierte Aktivkohle (MAC).

Die Infrarotspektroskopie basiert auf Strahlungsadsorption und der Untersuchung von Schwingungsübergängen von Molekülen und mehratomigen Ionen. Abbildung 3 zeigt das FTIR-Spektrum von PAC- und MAC-Pulver.

FTIR-Analysen für PAC (Blau) und MAC) Orange.

Die FTIR-Technik wird häufig als leistungsstarke und entwickelte Methode zur Bestimmung der Struktur und Messung chemischer Spezies eingesetzt. Darüber hinaus wird diese Methode hauptsächlich zur Identifizierung organischer Verbindungen verwendet, da die Spektren dieser Verbindungen normalerweise komplex sind und eine große Anzahl maximaler und minimaler Peaks aufweisen, die zu Vergleichszwecken verwendet werden können36. Wenn die Amingruppen in die Aktivkohleoberfläche eindringen und den MAC erzeugen, sollten Sie mit neuen Peaks in den FTIR-Spektren rechnen. Diese Peaks entsprechen den funktionellen Amingruppen (NH2), die auf die Kohlenstoffoberfläche aufgepfropft sind. Möglicherweise sehen Sie Spitzen um 3300–3500 cm-1 (N-H-Streckschwingungen) und 1300–1600 cm-1 (C-N-Biegeschwingungen). Wie in Abb. 3 zu sehen ist, hängt der um die 1364 cm−1-Bande erzeugte Peak mit dem Vorhandensein von Amingruppen (CN-Streckschwingungen) zusammen, die auf der Aktivkohle beschichtet sind. Daher kann man sagen, dass Amingruppen in Aktivkohle gut abgedeckt sind33,34.

Um die optimalen Punkte zu finden, wurde der RSM- und CCD-Ansatz durchgeführt26. In dieser Studie wurden der RSM-CCD-Ansatz und der ANOVA-Test zur Validierung des Modells verwendet. Tabelle 6 fasst die Ergebnisse der statistischen Analyse der Betriebsparameter zusammen. Die aus dem Modell erhaltenen vorhergesagten Werte sind ebenfalls in dieser Tabelle aufgeführt. Die Ergebnisse des Modells zeigten, dass sich das vorgestellte Modell nicht wesentlich von den tatsächlich erhaltenen Ergebnissen unterscheidet; Die aus der Korrelation zwischen den erhaltenen Ergebnissen und den vorhergesagten Werten für die 4-CP-Adsorption erhaltenen R2-Werte betrugen 0,9738. Darüber hinaus wurde ein ANOVA-Test verwendet, um Modellregression und Interaktionseffekte für die Entfernung von 4-Chlorphenol aus Wasserumgebungen zu bewerten. Die Koeffizienten der codierten Variablen zeigten, dass mit Ausnahme der Parameter ((Adsorbenskonzentration – Zeit), (Adsorbenskonzentration – pH), (Zeit – pH) alle Komponenten des Modells einen P-Wert von weniger als 0,05 haben bedeutet, dass die meisten Modellkomponenten statistisch signifikant sind37.

Tabelle 7 zeigt die Varianzanalyse (ANOVA) des Modells erster und zweiter Ordnung und die Wechselwirkungseffekte der Entfernung von 4-Chlorphenol aus der Wasserumgebung.

Der R2-Wert des vorhergesagten Modells betrug 0,9738. Dieser Wert zeigt, dass das vorhergesagte Modell aussagekräftig ist und verwendet werden kann, um die Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der Antwort darzustellen24. Darüber hinaus betrug der angepasste R2-Wert für dieses Modell 0,9611. Mit anderen Worten: 0,9611 % der variablen Änderungen der 4-Chlorphenol-Entfernung können mit diesem Modell gerechtfertigt werden.

Die ANOVA-Analyse zeigte, dass P-Werte im Zusammenhang mit Termen erster Ordnung (FO), rein quadratischen Termen (PQ) und bidirektionalen Wechselwirkungen (TWI) alle < 0,05 sind. Darüber hinaus beträgt der P-Wert des fehlenden Anpassungstests 0,3409875 und ist > 0,05, was bedeutet, dass das Modell mit allen Termen erster Ordnung, allen rein quadratischen Termen und allen bidirektionalen Interaktionen insgesamt gut zu den Daten passt . Darüber hinaus betrug der angepasste R2-Wert für dieses Modell 96,11 % (Tabelle 7), was darauf hinweist, dass 96,11 % der variablen Änderungen der 4-Chlorphenol-Entfernung durch die Verwendung dieses Modells gerechtfertigt werden können. Der Unterschied zwischen R2 und dem angepassten R2 betrug 0,1, was auf eine gute Modellqualität hinweist19. Die quadratische Gleichung im Zusammenhang mit dem CCD-Modell für die Absorption von 4-Chlorphenol auf MAC kann als Gleichung definiert werden. (8):

Das ANN-Modell wurde verwendet, um die Entfernungseffizienz gemäß den Daten in Tabelle 4 vorherzusagen. Betriebsvariablen und Adsorptionseffizienz wurden als Eingaben und Ausgaben des ANN-Modells verwendet. Die statistischen Metriken von MSE und R2 variieren je nach Änderungen in der Anzahl der Neuronen in der verborgenen Schicht. Die Parameter MSE und R2 zeigten die niedrigsten bzw. größten Werte, wenn die Anzahl der Neuronen in der verborgenen Schicht auf 10 eingestellt wurde. Die Topologie und Leistung des ANN-Modells für Training, Validierung, Tests und alle Daten sind in Abb. dargestellt. 4.

Topologie und Leistung des ANN-Modells für Training, Validierung, Tests und alle Daten.

Das ANN-Modell zur Vorhersage der Reaktion stellt die mathematische Gleichung auf, die wie folgt ausgedrückt wird:

Das ANN-Modell wird zunächst durch Testen von Daten evaluiert. Die Unterdarstellung der Testdaten bestätigt eine gute Übereinstimmung zwischen Vorhersagen und experimentellen Daten mit einem R2-Wert von 0,9925. Die Effizienz des Modells wurde durch die Validierung und Prüfung von Daten weiter bewertet, und die Ergebnisse zeigen, dass die Modellvorhersagen mit R2 von 0,9904 bzw. 0,9851 einigermaßen nahe an den experimentellen Daten liegen. Diese Ergebnisse zeigten im Allgemeinen, dass der ANN-Ansatz eine höhere Kompatibilität zur Modellierung des Adsorptionsprozesses aufweist als die RSM-CCD-Methode.

Gemäß der Eignung des RSM-Modells sind die Punkte, die die Entfernungsrate von 4-Chlorphenol optimieren, gleich einem pH-Wert von 3, einer Zeit von 35 Minuten, einer 4-cp-Konzentration von 110 mg/L, einer Adsorbentosis von 0,55 g/L und die maximale Entfernungseffizienz betrug 95,352 % (Tabelle 2). Der ANN-GA-Ansatz (Abb. 5) ergab fast die gleichen Ergebnisse, wobei die maximale Entfernungseffizienz von 95,64 % bei einem pH-Wert von 3, einer Zeit von 35,5 Minuten, einer 4-cp-Konzentration von 110 mg/l und einer Adsorbentosis von 0,56 erreicht wurde g/L.

Optimierungsergebnisse der Prozessparameter basierend auf dem ANN-GA-Ansatz.

Abbildung 6a zeigt den Wechselwirkungseffekt von Kontaktzeit und 4-Chlorphenol-Konzentration auf die Effizienz der Adsorbatentfernung. Diese Gegenkurve zeigt die Wechselwirkungen der Variablen Kontaktzeit und 4-Chlorphenol-Konzentration bei einem pH-Wert von 7 und einer Adsorbensmenge von 0,55 g/L. Wie man sehen kann, erhöht sich die Entfernungseffizienz, wenn die Kontaktzeit verlängert wird (bis zu etwa 40 Minuten) und die Konzentration von 4-Chlorphenol auf 100 erhöht wird. Innerhalb von 45 Minuten und bei einer Konzentration von 4-Chlorphenol von 110 mg/l erreichte die Entfernungseffizienz von 4-Chlorphenol über 90 %, was auf die hohe Abhängigkeit der Absorption von 4-Chlorphenol, hauptsächlich Amingruppen, vom MAC zurückzuführen sein kann Oberfläche23.

Konturdiagramme und der Haupteffekt der untersuchten Variablen (a) Kontaktzeit und 4-Chlorphenol-Konzentration. (b) pH-Wert und Adsorptionsmitteldosis. (c) Adsorbensdosis und 4-Chlorphenol-Konzentration. (d) Kontaktzeit und Adsorptionsmitteldosis.

Abbildung 6b zeigt die Konturkurve der 4-Chlorphenol-Entfernung mit Änderungen des pH-Werts und der Adsorptionsmitteldosis. Diese Kurve zeigt die Auswirkungen von pH-Variablen und Adsorptionsmitteldosierung bei einer konstanten Zeit von 35 Minuten, und die anfängliche Konzentration von 4-Chlorphenol betrug 110 mg/L. Im Allgemeinen spielt der pH-Wert aufgrund seiner Wirkung auf die funktionellen Gruppen der Adsorptionsmitteloberfläche eine wichtige Rolle bei der Entfernung von 4-Chlorphenol im Adsorptionsprozess. Die höchste Entfernungseffizienz von 4-Chlorphenol tritt bei einem pH-Wert von etwa 3 auf; Bei einem pH-Wert über 8 nimmt die Entfernungseffizienz ab. Der erhöhte 4-Chlorphenol kann auf die Konkurrenz zwischen Hydroxidionen und 4-Chlorphenol beim Austausch und bei der Trennung zurückzuführen sein, die mit funktionellen Gruppen auf der absorbierenden Oberfläche zusammenhängen38. Andererseits erhöht sich mit der Erhöhung der Adsorptionsmittelmenge die Entfernungseffizienz aufgrund der Vergrößerung der spezifischen Fläche des Adsorptionsmittels und der verfügbaren freien Adsorptionsstellen39,40.

Abbildung 6c zeigt die Konturkurve des Wechselwirkungseffekts zwischen Adsorptionsmitteldosis und 4-Chlorphenol-Konzentration. Diese Kurve zeigt die Auswirkungen der Adsorbens-Dosierungsvariablen und der 4-Chlorphenol-Konzentration bei einer festgelegten Zeit von 35 Minuten und einem pH-Wert von 7. Wie ersichtlich ist, steigt die anfängliche Konzentration von 4-Chlorphenol mit zunehmender Adsorbensmenge am höchsten an Absorptionseffizienz kann erreicht werden; Bei der Anfangskonzentration von 50 mg/L steigt die Entfernungseffizienz mit der Erhöhung der Adsorptionsmitteldosis. Gemäß der Konturkurve und dem negativen Koeffizienten von 4-Chlorphenol hat die Konzentration einen umgekehrten Einfluss auf die Entfernungseffizienz. Die Verringerung der Entfernungseffizienz bei hohen Konzentrationen von 4-Chlorphenolen kann auf eine Verringerung der verfügbaren Oberfläche des Adsorbens im Verhältnis zur Molzahl des Schadstoffs zurückzuführen sein. Daher ist die höhere Entfernung von 4-Chlorphenol bei niedrigeren Konzentrationen von 4-Chlorphenol auf die ausreichenden freien Adsorptionsstellen bei niedrigen Konzentrationen des Adsorptionsmittels zurückzuführen41,42.

Abbildung 6d zeigt die Konturkurve der Wechselwirkungseffekte von Kontaktzeit- und Adsorptionsmitteldosisvariablen auf die Entfernungseffizienz von 4-Chlorphenol. Diese Kurve zeigt die Wechselwirkungen zwischen Kontaktzeit und Adsorptionsmitteldosisvariablen bei einem pH-Wert von 7 und einer Anfangskonzentration von 4-Chlorphenol von 110 mg/l. Die Verlängerung der Kontaktzeit des Schadstoffs mit dem Adsorbens durch Erhöhung der Adsorbensmenge führte zu einer höheren Entfernungseffizienz von 4-Chlorphenol. Bei einer Kontaktzeit von weniger als 45 min konnte eine über 90 %ige Entfernung von 4-Chlorphenol beobachtet werden; In mehr als 45 Minuten ist die Schadstoffentfernungsrate nahezu konstant.

Adsorptionsisothermen werden üblicherweise verwendet, um zu beschreiben, wie das Adsorbens mit dem Adsorbat reagiert, und spielen eine wesentliche Rolle bei der Optimierung des Adsorbensverbrauchs16,43. Die Adsorptionsisothermen wurden untersucht, um die Adsorptionskapazität zu ermitteln und das Adsorptionsverhalten von 4-Chlorphenol unter Verwendung von mit Amingruppen modifizierter pulverförmiger Aktivkohle (MAC) zu untersuchen. In dieser Studie wurden Langmuir-, Freundlich- und Temkin-Isothermenmodelle verwendet. Die angepassten Parameter, die aus den linearen und nichtlinearen Formen von Isothermenmodellen erzielt werden, sind in Tabelle 8 aufgeführt.

Gemäß Tabelle 8 waren die angepassten Daten mit Isothermenmodellen wie folgt: Langmuir < Freundlich < Temkin. R2 als statistische Metrik bestätigt auch, dass experimentelle Daten besser an Isothermenmodelle mit nichtlinearer Form angepasst wurden als an Modelle mit linearer Form. Das Langmuir-Adsorptionsmodell wird unter der Annahme einer einschichtigen Adsorption auf der Oberfläche des absorbierenden Materials mit begrenzten und identischen Adsorptionsstellen verwendet44. Die Ergebnisse zeigten, dass die Absorption von 4-Chlorphenolen gut mit den Langmuir-Isothermen übereinstimmt (R2 > 0,95). Die Abbildungen 7 und 8 zeigen das Langmuir-Adsorptionsisothermenmodell bei der Entfernung von 4-Chlorphenolen mithilfe von pulverförmiger Aktivkohle, die mit Amingruppen (MAC) modifiziert ist.

Langmuir-Isothermenmodell zur 4-Chlorphenol-Entfernung mit MAC.

Nichtlineare Langmuir-, Freundlich- und Temkin-Isothermenmodelle zur 4-Chlorphenol-Entfernung mit MAC.

Einer der wesentlichen Parameter in der Langmuir-Gleichung ist der Trennkoeffizient (RL), der die Tendenz des Adsorbens angibt, das Adsorbat abzutrennen und zu entfernen. Die aus der Langmuir-Isotherme erhaltenen Daten zeigten, dass der RL für das Adsorptionsmittel im optimalen Bereich (0–1) liegt (Tabelle 4). Die Autoren berichteten, dass die maximale Aufnahmekapazität von Aktivkohle für 4-Chlorphenole 186,68 mg/g betrug. Die maximale Adsorptionskapazität des synthetisierten MAC betrug 316,1 mg/g, was auf die deutlich erhöhte Adsorptionskapazität aufgrund der Oberflächenmodifikation mit der Amingruppe hinweist45. Die Autoren16 untersuchten die Entfernung der Phenolverbindung 4,2-Dichlorphenol durch Aktivkohle und mit Amingruppen modifizierte Aktivkohle. Die Autoren gaben an, dass die maximale Absorptionskapazität 285,71 mg/g betrug, was den Ergebnissen der vorliegenden Studie nahezu nahe kommt. Darüber hinaus zeigte sich, dass die maximale Adsorptionskapazität von mit Amingruppen modifizierter Aktivkohle 198,66 mg/g betrug, was niedriger ist als in der vorliegenden Studie37.

Das Freundlich-Modell ist eine empirische Gleichung, die auf der Verteilung gelöster Stoffe zwischen der festen und der wässrigen Phase im Gleichgewicht basiert. Diese experimentelle Gleichung beschreibt den Adsorptionsprozess basierend auf der Annahme, dass das Adsorptionsmittel eine heterogene Oberfläche mit unterschiedlichen Klassen von Adsorptionsstellen aufweist. Gemäß Tabelle 8 betrug die Adsorptionskapazität (Kf) für die modifizierte Aktivkohle 76,29 und 80,19 mg/g für die lineare und nichtlineare Freundlich-Isothermenform, was auf eine reaktivere Stelle auf MAC aufgrund der Modifikation mit Amingruppen hinweist. Amingruppen bewirken Veränderungen wie eine deutliche Vergrößerung der Oberfläche, eine Vergrößerung des Porendurchmessers und eine Veränderung der dreidimensionalen Form der Adsorbensstruktur. Daher führt diese Strukturveränderung auch zu einer Vergrößerung der Aufnahmestellen und damit zu einer erhöhten Aufnahme von 4-Chlorphenol32. Abbildung 9 zeigt das Freundlich-Adsorptionsisothermenmodell zur Entfernung von 4-Chlorphenolen mithilfe von pulverförmiger Aktivkohle, die mit Amingruppen (MAC) modifiziert ist.

Freundlich-Isothermenmodell zur 4-Chlorphenol-Entfernung mit MAC.

Einer der Parameter in der Freundlich-Isotherme ist 1/n, der die Adsorptionsintensität angibt. Da die berechnete Absorptionsintensität im gewünschten Bereich (0–1) liegt, kann gefolgert werden, dass die Modifizierung der Aktivkohle durch Aminogruppen mit mehr aktiven Zentren zu einer höheren Adsorptionskapazität führte. Da der Wert von 1/n gegen Null tendiert, ist diese Wechselwirkung wirksamer und stärker46. In der Studie über modifizierten Bimsstein mit kationischem Tensid zur Entfernung von 4-Chlorphenol berichteten die Autoren, dass die Freundlich-Isotherme gut geeignet sei, die Gleichgewichtsbeziehungen zu beschreiben47.

Die Analyse der Isothermendaten ist wichtig, um eine Gleichung zu entwickeln, die die Ergebnisse korrekt darstellt und für Entwurfszwecke verwendet werden kann. Abbildung 10 zeigt das Isothermenmodell der Temkin-Adsorption bei der Entfernung von 4-Chlorphenolen mithilfe von pulverförmiger Aktivkohle, die mit Amingruppen (MAC) modifiziert ist.

Temkin-Isothermenmodell zur 4-Chlorphenol-Entfernung mit MAC.

Die Temkin-Isotherme drückt den indirekten Effekt der Wechselwirkung zwischen Adsorbens/Adsorbat auf den Adsorptionsprozess aus48. Bei dieser Isotherme wird angenommen, dass die Adsorptionstemperatur aller Moleküle linear mit der Vergrößerung der bedeckten Oberfläche abnimmt; Der Absorptionsprozess wird durch die gleichmäßige Verteilung der Bindungsenergien auf der absorbierenden Oberfläche bestimmt49.

Zur Untersuchung des Absorptionsmechanismus wird die Adsorptionskinetik herangezogen. Die Daten dieser Studie wurden mit Kinetiken pseudo-erster Ordnung, pseudo-zweiter Ordnung, Elovich und Partikeldiffusionskinetik angepasst (Tabelle 9).

Wie in Tabelle 9 zu sehen ist, ist der Regressionskoeffizient im kinetischen Modell pseudo-zweiter Ordnung sowohl in der linearen als auch in der nichtlinearen Form höher im Vergleich zu Modellen pseudo-erster Ordnung, Elovich und Intrapartikel-Modellen. Der Adsorptionsprozess folgt dem pseudoquadratischen Modell (R2 = 0,996 (lineare Form und R2 = 0,998)). Die pseudoquadratische kinetische Modellkurve ist in den Abbildungen zu sehen. 11 und 12. Der in Tabelle 9 angegebene Qe-Wert von 163,397 mg/g stellt die Gleichgewichtsadsorptionskapazität dar, die aus dem kinetischen Modell pseudo-zweiter Ordnung erhalten wurde. Im Vergleich dazu stellt der in Tabelle 8 angegebene Qm-Wert von 316,1 mg/g die maximale Adsorptionskapazität dar, die aus dem Langmuir-Isothermenmodell erhalten wurde. Das kinetische Modell pseudo-zweiter Ordnung und das Langmuir-Isothermenmodell beschreiben verschiedene Aspekte des Adsorptionsmechanismus und der Adsorptionskapazität des Adsorptionsmittels. Das kinetische Modell pseudo-zweiter Ordnung geht davon aus, dass der geschwindigkeitsbestimmende Schritt die Chemisorption ist, während das Langmuir-Isothermenmodell davon ausgeht, dass die Adsorption auf einer homogenen Oberfläche mit einer endlichen Anzahl identischer Stellen erfolgt. Die aus dem Langmuir-Isothermenmodell erhaltene maximale Adsorptionskapazität stellt die theoretische maximale Schadstoffmenge dar, die bei Sättigung am Adsorbens adsorbiert werden kann, und ist eine Funktion der Affinität zwischen Adsorbens und Adsorbat50. Beide Modelle können wichtige Informationen über den Adsorptionsmechanismus und die Adsorptionskapazität des Adsorbens gewinnen. Sie sollten im Kontext der spezifischen Versuchsbedingungen und der Eigenschaften des Adsorbens und des Adsorbats interpretiert werden51.

Die pseudoquadratische kinetische Modellkurve bei der 4-Chlorphenol-Entfernung mit MAC.

Die Modellkurven der Pseudo-ersten Ordnung, Pseudo-zweiten Ordnung, der Intrapartikel-Diffusionskinetik und der Elovich-Kinetik bei der 4-Chlorphenol-Entfernung mit MAC.

Der Korrelationskoeffizient (R2) des Pseudo-Modells zweiter Ordnung zeigte, dass das Pseudo-Modell zweiter Ordnung besser zur Adsorption der 4-Chlorphenol-Entfernung mit MAC passte als die anderen Modelle. Die pseudoquadratische Kinetik zeigt, dass die Adsorptionsmittelkonzentration und die Adsorptionskapazität die Kinetik der Reaktion erheblich beeinflussen. Yang et al. berichteten, dass kinetische Untersuchungen von mit aminierten Gruppen modifizierter Aktivkohle zeigten, dass der Adsorptionsprozess einem pseudoquadratischen Modell folgt, was mit unserer Untersuchung von mit Amingruppen modifizierter Aktivkohle übereinstimmt24.

Durch Anpassen der Daten wurden thermodynamische Parameter und Konstanten für die Adsorption von 4-Chlorphenol an MAC ermittelt und in Tabelle 10 zusammengefasst. Der negative Wert des Parameters ∆H0 zeigt die exotherme Natur der Adsorption von 4-Chlorphenol an MAC an. Der negative Wert von ∆G0 zeigt die Durchführbarkeit des Adsorptionsprozesses und seine spontane Natur52. Schließlich beschreibt der negative Wert von ∆S0 eine verringerte Zufälligkeit während der Adsorption53.

Das Vorhandensein störender Ionen in Wassermatrizen ist unvermeidlich und diese Ionen werden wahrscheinlich den Adsorptionsprozess beeinträchtigen. Daher wurden einige gängige Anionen, darunter Chlorid, Carbonat, Sulfat, Nitrat und Phosphat, einzeln zur Reaktionslösung gegeben, um Konzentrationen von 50 mmol/L herzustellen. Abbildung 13 verdeutlicht den Einfluss dieser Anionen auf die Adsorptionsleistung. Es ist zu beobachten, dass die Hemmwirkung in der Reihenfolge Chlorid < Nitrat < Carbonat < Sulfat < Phosphat zunimmt. Dennoch ist der Effizienzabfall nicht stark und zeigt, dass das Adsorptionsmittel seine Adsorptionskapazität in Gegenwart der störenden Ionen beibehält. Die Ergebnisse zeigen auch, dass die Anionen mit der negativeren Ladungsdichte, wie Sulfat und Phosphat, die Entfernungseffizienz wirksamer verringern.

Einfluss koexistierender Anionen auf die Adsorptionsleistung.

Aus wirtschaftlicher Sicht ist die Wiederverwendbarkeit des Adsorbens von großer Bedeutung. Zu diesem Zweck wurde die Adsorptionseffizienz für fünf aufeinanderfolgende Zyklen untersucht und nach jedem Zyklus das Adsorptionsmittel isoliert und mehrmals mit NaOH und entionisiertem Wasser gewaschen. Wie in Abb. 14 dargestellt, zeigten die Ergebnisse, dass die Aufnahmerate nach fünf Zyklen nur um etwa 6 % abnahm. Dieser Rückgang ist nicht nennenswert und unterstreicht interessanterweise das wünschenswerte Wiederverwendbarkeitspotenzial von MAC.

Prüfung der Recyclingfähigkeit von MAC für fünf aufeinanderfolgende Zyklen.

Um seine Eignung als wirksames Adsorptionsmittel für die 4-CP-Entfernung zu rechtfertigen, muss die Adsorptionskapazität von MAC an 4-CP mit der anderer Adsorptionsmittel verglichen werden. Die 4-Chlorphenol-Adsorptionskapazität dieser Studie wurde mit anderen Adsorbentien verglichen, über die andere Forscher berichteten. In mehreren Studien wurde die Entfernung phenolischer Verbindungen aus Wasser durch verschiedene Arten von Aktivkohlen untersucht, die mit unterschiedlichen chemischen Wirkstoffen modifiziert wurden. Ihre maximalen Adsorptionskapazitäten (Qmax) sind in Tabelle 11 aufgeführt.

Es werden Vergleiche hinsichtlich der Adsorptionskapazität (mg/g), des optimalen pH-Werts, der Anfangskonzentration (mg/L), des Entfernungsprozentsatzes, der Isothermen und der Kinetik durchgeführt. Die Tabelle zeigt, dass Materialien wie EFB-Ammoniak-modifizierte Aktivkohle und EFB-Phosphorsäure-modifizierte Aktivkohle höhere Adsorptionskapazitäten gegenüber anderen Adsorptionsmitteln wie NaOH-behandeltem CSBAC, Croton caudatus und Rotschlamm-Aktivkohle aufweisen. Es wurde auch beobachtet, dass die in dieser Studie verwendete modifizierte Aktivkohle mit Amingruppen (3136,1 mg/g) eine bessere Adsorptionskapazität als ähnliche Materialien zeigte.

Diese Studie untersuchte den Absorptionsprozess von 4-Chlorphenolen durch mit Aminogruppen modifizierte Aktivkohle. Das CCD-Experimentdesign zeigte die Wechselwirkungen zwischen pH-Parametern, Adsorptionsmitteldosis, Kontaktzeit und anfänglicher Schadstoffkonzentration. Die XRD-, FTIR- und SEM-Analysen zeigten, dass die Oberflächenmodifizierung der pulverförmigen Aktivkohle gut gelungen ist. Die Modellergebnisse zeigten, dass die anfängliche Konzentration von 4-Chlorphenol gegensätzliche Auswirkungen auf seine Entfernung hat und die Wirkung der Variablen Kontaktzeit und Adsorptionsmitteldosis in direktem Zusammenhang mit der Menge der 4-Chlorphenol-Entfernung steht. Darüber hinaus war bei einem pH-Wert unter 8 die Entfernungseffizienz von 4-Chlorphenol mit mit Amingruppen modifizierter Aktivkohle hoch. Das modifizierte Adsorptionsmittel kann Schadstoffe in einem weiten pH-Bereich entfernen. Die Entfernung von 4-Chlorphenolen mithilfe von mit Amingruppen modifizierter Aktivkohle erfolgt nach dem Langmuir-Isothermenmodell und einer Kinetik pseudo-zweiter Ordnung. Die maximale Adsorptionskapazität zur Entfernung von 4-Chlorphenolen durch mit Amingruppen modifizierte Aktivkohle betrug 316,1 mg/g. Die thermodynamische Untersuchung zeigte, dass der Adsorptionsprozess exotherm und spontan ist. Die störenden Anionen zeigten keinen drastischen negativen Einfluss auf die Entfernungseffizienz und der Wiederverwendbarkeitstest zeigte eine hervorragende Adsorptionseffizienz von MAC, selbst nach fünf aufeinanderfolgenden Zyklen. Diese Studie zeigte, dass Amingruppen die Entfernungseffizienz erhöhen, indem sie die Oberfläche des Adsorbens und die aktiven Adsorptionsstellen vergrößern. Durch die Modifizierung der Oberfläche des Adsorbens erhöht sich die maximale Kapazität des Adsorbens.

Es ist zu beachten, dass weiterer Forschungsbedarf besteht, um die Ergebnisse der Studie anhand realer Proben zu validieren und den Adsorptionsprozess für verschiedene Arten organischer Schadstoffe zu optimieren. Dies würde ein umfassenderes Verständnis der möglichen Anwendungen aminfunktionalisierter Aktivkohle zur Entfernung von 4-Chlorphenol aus wässrigen Umgebungen ermöglichen. Auch die Rührgeschwindigkeit ist eine wichtige Variable, die die Adsorption erheblich beeinflussen kann. Zukünftige Studien sollten den Einfluss der Rührgeschwindigkeit auf den Adsorptionsprozess sorgfältig berücksichtigen und diese Variable optimieren, um die Adsorptionskapazität zu maximieren.

Alle im Rahmen dieser Studie generierten oder analysierten Daten sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Diese Forschung wurde von der Teheran University of Medical Sciences, Teheran, Iran, unterstützt.

Abteilung für Umweltgesundheitstechnik, School of Public Health, Medizinische Universität Teheran, Teheran, Iran

Moslem Tazik, Mohammad Hadi Dehghani, Kamyar Yaghmaeian, Shahrokh Nazmara, Amir Hossein Mahvi, Simin Nasseri und Hamed Soleimani

Institut für Umweltforschung, Zentrum für Feststoffabfallforschung, Medizinische Universität Teheran, Teheran, Iran

Mohammad Hadi Dehghani, Kamyar Yaghmaeian und Amir Hossein Mahvi

Abteilung für Umweltgesundheitstechnik, School of Public Health, Medizinische Universität Sabzevar, Sabzevar, Iran

Mehdi Salari

Wissenschaftliches Forschungszentrum für Studenten, Medizinische Universität Teheran, Teheran, Iran

Hamed Soleimani

Erdöl- und Chemieingenieurwesen, Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Universiti Teknologi Brunei, Bandar Seri Begawan, BE1410, Brunei Darussalam

Rama Rao Karri

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Aufsicht, Konzeptualisierung, Methodik: MHD, MT, KY Software, Visualisierung, Untersuchung: SN, MS, AHM, HS Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung: MHD, RRK

Korrespondenz mit Mohammad Hadi Dehghani.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Tazik, M., Dehghani, MH, Yaghmaeian, K. et al. 4-Chlorphenol-Adsorption aus Wasserlösungen durch mit Amingruppen funktionalisierte Aktivkohle: Reaktionsoberflächenmethode und künstliche neuronale Netze. Sci Rep 13, 7831 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-35117-4

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Eingegangen: 08. März 2023

Angenommen: 12. Mai 2023

Veröffentlicht: 15. Mai 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35117-4

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