Получение сорбентов для твердофазной экстракции бензойной кислоты из водных растворов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель – получение и определение некоторых свойств сорбентов на основе этилцеллюлозы для твердофазной экстракции бензойной кислоты из водных растворов.

Материал и методы. Для получения сорбентов для твердофазной экстракции были использованы следующие реактивы: этилцеллюлоза, меди сульфат пентагидрат, натрия гидроксид, бензойная кислота, вода очищенная, спирт этиловый 95%. Полученные образцы сорбентов на основе этилцеллюлозы исследовали методом ИК-спектрометрии с Фурье преобразованием на спектрометре Agilent Cary 630 FTIR. Регистрацию и первичную обработку ИК-спектров, статистическую обработку полученных данных проводили с помощью программного обеспечения Agilent Microlab PC Expert. Оценку сорбционной емкости сорбентов для ТФЭ проводили в динамическом режиме. Микроструктуру образцов изучали методом сканирующей электронной микроскопии с полевой эмиссией (FE-SEM) на электронном микроскопе Hitachi SU8000. Измерение удельной поверхности синтезированных сорбентов проводили методом низкотемпературной азотной порометрии с применением приближения Брунауэра – Эммета – Теллера на приборе Autosorb 1 с использованием программного обеспечения Quantachrome AS1Win по известной методике.

Результаты. Предложена методика получения сорбента для твердофазной экстракции бензойной кислоты из водных растворов. ИК-спектрометрия полученных сорбентов не выявила значимых различий в химической структуре этилцеллюлозной матрицы и синтезированных образцов. Определены оптимальные концентрации этилцеллюлозы и бензойной кислоты в реакционной смеси для получения сорбента с максимальным значением сорбционной емкости – 19,2 мкг/г. Установлены различия в морфологической структуре поверхности этилцеллюлозной матрицы и полученных сорбентов. Удельная поверхность этилцеллюлозного сорбента с максимальным значением сорбционной емкости по бензойной кислоте составила 14,10 см2/г.

Об авторах

М. Н. Качалкин

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: m.n.kachalkin@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4356-9435
SPIN-код: 8467-6351

аспирант кафедры химии Института фармации

Россия, Самара

А. В. Воронин

ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: a.v.voronin@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-8472-3796

д-р фарм. наук, доцент, директор Института фармации

Россия, Самара

Список литературы

  1. RMR – Register of Medicines of Russia. (In Russ.). [РЛС® – Регистр лекарственных средств России®]. Available et: https://www.rlsnet.ru
  2. Moffat AC, Osselton MD, Widdop B, Watts J. Clarke's Analysis of Drugs and Poisons. 4th ed. London, 2011.
  3. Sukhanov PT, Savina AG, Kushnir AA, Poluzhenkova EV. Benzoic and Benzoic acids concentration and determination in food and water mediums. Analytics and Control. 2018;22(2):92-116. (In Russ.). [Суханов П.Т., Савина А.Г., Кушнир А.А., Полуженкова Е.В. Концентрирование и определение бензойной и салициловой кислот в водных средах и продуктах питания. Аналитика и контроль. 2018;22(2):92-116]. doi: 10.15826/analitika.2018.22.2.003
  4. Karimova NV, Benny Gerber R, Luo M, Grassian VH. Absorption spectra of benzoic acid in water at different pH and in the presence of salts: insights from the integration of experimental data and theoretical cluster models. PCCP: physical chemistry chemical physics. 2022;22(9):5046-5056. doi: 10.1039/c9cp06728k
  5. General Pharmacopeial Article 1.2.2.0001.15 General reactions to authenticity. State Pharmacopoeia of the Russian Federation. XIV ed. Vol. 1. М., 2018. (In Russ.). [ОФС.1.2.2.0001.15 Общие реакции на подлинность. Государственная фармакопея Российской Федерации. XIV изд. Т. 1. М., 2018].
  6. General Pharmacopeial Article 1.2.1.1.0002.15 Infrared spectrometry. State Pharmacopoeia of the Russian Federation. XIV ed. Vol. 1. М., 2018. (In Russ.). [ОФС 1.2.1.1.0002.15 Спектрометрия в инфракрасной области. Государственная фармакопея Российской Федерации. XIV изд. Т. 1. М., 2018]
  7. Kachala VV, Khemchyan LL, Kashin AS, et al. Target-Oriented Analysis of Gaseous, Liquid and Solid Chemical Systems by Mass Spectrometry, Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy and Electron Microscopy. Russ Chem Rev. 2013;82(7):648-685. (In Russ.). [Качала В.В., Хемчян Л.Л., Кашин А.С. Комплексное исследование структуры и механизмов получения и превращений газообразных, жидких и твердых химических систем методами масс-спектрометрии, спектроскопии ЯМР и электронной микроскопии. Успехи химии. 2013;82(7):648-685]. doi: 10.1070/RC2013v082n07ABEH004413
  8. Kashin AS, Ananikov VP. A SEM study of nanosized metal films and metal nanoparticles obtained by magnetron sputtering Microscopy. Russ Chem Rev. 2011;60:2602-2607. doi: 10.1007/s11172-011-0399-x
  9. Ivanec MG, Nevar TN, Savickaya TA, Grinshpan DD. Morphology and porous structure of carbon sorbents. In: Sviridovskie chteniya. Minsk, 2009. (In Russ.). [Иванец М.Г., Невар Т.Н., Савицкая Т.А., Гриншпан Д.Д. Морфология и пористая структура углеродных сорбентов. В кн.: Свиридовские чтения. Минск, 2009]. Available et: https://elib.bsu.by/handle/123456789/15937

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок 1. Схема получения сорбента для твердофазной экстракции бензойной кислоты из водных растворов.

Скачать (261KB)
Метаданные
3. Рисунок 2. Градуировочный график для спектрофотометрического определения бензойной кислоты (аналитическая длина волны 225 нм, раствор сравнения – 0,1 моль/л раствор натрия гидроксида).

Скачать (752KB)
Метаданные
4. Рисунок 3. ИК-спектр этилцеллюлозы и образца сорбента №13.

Скачать (70KB)
Метаданные
5. Рисунок 4. Распределение емкостей сорбентов в зависимости от концентрации этилцеллюлозы и бензойной кислоты в реакционной смеси.

Скачать (111KB)
Метаданные
6. Рисунок 5. Микрофотографии этилцеллюлозной матрицы (слева) и образца сорбента №13 (справа). Разрешение: А – 5 мкм; Б – 1 мкм; В – 500 нм.

Скачать (5MB)
Метаданные

© Качалкин М.Н., Воронин А.В., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».