Removal of Lead from Wastewater by Iron–Benzenetricarboxylate Metal-Organic Frameworks
محل انتشار: نشریه متدهای شیمیایی، دوره: 5، شماره: 3
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 305
فایل این مقاله در 14 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_CHM-5-3_008
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1400
چکیده مقاله:
Iron–benzenetricarboxylate metal-organic frameworks were prepared chemically in the present study. For this purpose, using iron (II, III) chloride and trimesic acid, the nano metal-organic ramework was synthesized and then was identified and characterized by scanning tunneling electron microscopy, X-ray diffraction analysis, Fourier transform infrared spectrogram, ultraviolet, and N۲ adsorption and desorption (Brunauer-Emmett-Teller and Barrett- Joyner-Halenda) techniques. The structure, morphology, purity, and crystallinity of the metal-organic framework were also investigated. The framework was employed to remove lead from wastewater and the effect of different parameters, including absorbent concentration (۰.۲-۰.۵ mg/L), pH (۳.۵-۱۲.۵), temperature (۱۰-۷۵ °C), and lead concentration (۱۰-۱۵۰ mg/L), on lead removal was investigated. The maximum efficiency, as ۱۰۰% lead removal, was obtained with ۰.۲۵ mg/L of BTC-Fe adsorbent at ۵۰ °C and a pH of ۳.۴. Due to the features of the employed adsorbent, such as magnetic effects, reusability, large surface area, low cost, and high efficiency, it can be suggested as an ideal option for the removal of lead.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Gholamreza Nabi Bidhendi
Department of Environmental Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Naser Mehrdadi
Department of Environmental Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Mehran Firouzbakhsh
PhD Student of Environmental Engineering, Water and Waste Water, University of Tehran, Kish International Campus, Kish, 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 :