Regression models of adsorbing nickel (II) ions by carbon sorbents

封面

如何引用文章

全文:

详细

Abstract: The use of inexpensive materials such as sorbents increases the competitive advantages of removing heavy metal ions, including nickel (II) ions, from aqueous solutions and wastewater. Such materials include active carbons – carbon sorbents. The oxidized carbon sorbent AD-05-2 and its original analogue have been used as the object of this research. The oxidation of carbon sorbent AD-05-2 was conducted using a solution of nitric acid and urea following a conventional method. Oxidation resulted in improvement of the textural characteristics of the carbon sorbent. The total pore volume increased, including the volume of micropores, which had a positive effect on the sorption properties of the obtained sample. This article studies the adsorption of nickel (II) ions by the oxidized carbon sorbent AD-05-2 and its original analogue. For both models, the total time of establishing adsorptive equilibrium in the system adsorbate–adsorbent was 4 hours, pH = 9,6, and the range of temperatures – 298–338 K. The obtained experimental data on the nickel (II) ion adsorption are processed in the software package Statgraphics Plus. Adsorption isotherms are described using parabolic regression models, which cover 98.86–99.99% of the experimental data. The adsorption of nickel (II) ions increases with temperature, as indicated by a higher value of the first derivative dA/dCp, apparently, due to accelerated external diffusion. A significant steep rise of the isotherms corresponds to the temperature of 338 K, which indicates the diffusion effect on the adsorption process. The estimates of the accuracy of regression models are provided by the mean square σ and absolute Δ errors. Autocorrelation of experimental data is estimated using Durbin – Watson (DW) test. The obtained regression models can be applied for calculating the optimum parameters of nickel (II) ions’ adsorption from aqueous solutions and process stream using the oxidized carbonic sorbent AD-05-2 and its original analog.

作者简介

N. Irinchinova

Irkutsk National Research Technical University

Email: irnavl@mail.ru

V. Dudarev

Irkutsk National Research Technical University

Email: vdudarev2@ex.istu.edu

E. Filatova

Irkutsk National Research Technical University

Email: efila@list.ru

V. Aslamova

Irkutsk State Transport University

Email: aslamovav@yandex.ru

参考

  1. Nezamzadeh-Ejhieh А., Kabiri-Samani М. Effective removal of Ni (II) from aqueous solutions by modification of nano particles of clinoptilolite with dimethylglyoxime // Journal of Hazardous Materials. 2013. Vol. 260. P. 339–349. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2013.05.014
  2. Borba C.E., Guirardello R., Silva E.A., Veit M.T., Tavares C.R.G. Removal of nickel (II) ions from aqueous' solution by biosorption in a fixed bed column: Experimental and theoretical breakthrough curves // Biochemical Engineering Journal. 2006. Vol. 30. Issue 2. P. 184–191. https://doi.org/10.1016/j.bej.2006.04.001
  3. Zawisza B., Sitko R., Malicka E., Talik E. Graphene oxide as a solid sorbent for the preconcentration of cobalt, nickel, copper, zinc and lead prior to determination by energy-dispersive X-ray fluorescence spectrometry // Analytical Methods. 2013. Vol. 5. Issue 22. P. 6425–6430. https://doi.org/10.1039/c3ay41451e
  4. Zawisza B., Baranik A., Malicka E., Talik E., Sitko R. Preconcentration of Fe (III), Co (II), Ni (II), Cu (II), Zn (II) and Pb (II) with ethylenediaminemodified graphene oxide // Microchimica Acta. 2016. Vol. 183. Issue 1. P. 231–240. https://doi.org/10/1007/s00604-015-1629-y
  5. Zhou Q., Xing A., Zhao K. Simultaneous determination of nickel, cobalt and mercury ions in water samples by solid phase extraction using multiwalled carbon nanotubes as adsorbent after chelating with sodium diethyldithiocarbamate prior to high performance liquid chromatography // Journal of Chromatographya. 2014. Vol. 1360. P. 76–81. https: //doi.org/10.1016/j.chroma2014.07.084
  6. Amais R.S., Ribeiro J.S., Segatelli M.G., Yoshida I.V.P., Luccas P.O., Tarley C.R.T. Assessment of nanocomposite alumina supported on multi-wall carbon nanotubes as sorbent for on-line nickel preconcentration in water sample // Separation and Purification Technology. 2007. Vol. 58. Issue 1. P. 122–128. https://doi.org/10.1016/j.seppur.2007.07.024
  7. Lu C., Liu C., Rao G.P. Comparisons of sorbent cost for the removal of Ni2+ from aqueous solution by carbon nanotubes and granular activated carbon // Journal of Hazardous Materials. 2008. Vol. 151. Issue 1. P. 239–246. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2007.05.078
  8. Di Natale F., Gargiulo V., Alfe M. Adsorption of heavy metals on silica-supported hydrophilic carbonaceous nanoparticles (SHNPs) // Journal of Hazardous Materials. 2020. Vol. 393. Article number 122374. https://doi.org/10.1016/j.hazmat2020.122374
  9. Behbahani M., Bide Y., Bagheri S., Salarian M., Omidi F., Nabid M.R. A pH responsive nanogel composed of magnetite, silica and poly (4-vinylpyridine) for extraction of Cd (II), Cu (II), Ni (II) and Pb (II) // Microchimica Acta. 2016. Vol. 183. Issue 1. P. 111–121. https://doi.org/10.1007/s00604-015-1603-8
  10. Behbahani M., Salarian M., Amini M.M., Sadeghi O., Bagheri A., Bagheri S. Application of a new functionalized nanoporous silica for simultaneous trace separation and determination of Cd (II), Cu (II), Ni (II), and Pb (II) in food and agricultural products // Food Analytical Methods. 2013. Vol. 6. Issue 5. P. 1320–1329. https://doi.org/10.1007/s12161-012-9545-9
  11. Rao M., Parwate A.V., Bhole A.G. Removal of Cr (VI) and Ni (II) from aqueous solution using bagasse and fly ash // Waste Management. 2002. Vol. 22. Issue 7. P. 821–830. https://doi.org/10.1016/S0956-053X(02)00011-9
  12. Hannachi Y., Shapovalov N.A., Hannachi A. Adsorption of nickel from aqueous solution by the use of low-cost adsorbents // Korean Journal of Chemical Engineering. 2010. Vol. 27. Issue 1. P. 152–158. https://doi.org/10.1007/s11814-009-0303-7
  13. Тарковская И.А. Окисленный уголь. Киев: Наукова думка, 1981. 200 с.
  14. Гурьева Р.Ф., Саввин С.Б. Спектрофото-метрические методы определения благородных металлов // Журнал аналитической химии. 2002. Т. 57. N 11. С. 1158–1175.
  15. Лурье Ю.Ю., Рыбникова А.И. Химический анализ производственных сточных вод. М: Химия. 1974. 336 с.
  16. Дударева Г.Н., Иринчинова Н.В. Сорбционное извлечение никеля в хлораммонийной технологии переработки окисленных руд // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2016. Т. 6. N 2. С. 83–89. https://doi.org/10.21285/2227-2925-2016-6-2-83-89
  17. Дударев В.И., Иринчинова Н.В., Филатова Е.Г. Адсорбция ионов никеля (II) из водных растворов углеродными адсорбентами // Известия высший учебных заведений. Серия: Химия и химическая технология. 2017. Т. 60. N 1. С. 75–80. https://doi.org/10.6060/tcct.2017601.5455
  18. Dudareva G.N., Irinchinova N.V., Dudarev V.I., Petukhova G.A. Study of removal of nickel (II) from aqueous solutions by sorption // Protection of Metals and Physical Chemistry of Surfaces. 2019. Vol. 55. Issue 5. P. 488–495. https://doi.org/10.1134/S2070205 119050071

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».