Фентон-подобные окислительные системы для деструкции азокрасителей в водных растворах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Изучены кинетические закономерности деструкции азокрасителя метилового оранжевого (МО) в фотоинициированных окислительных системах, с использованием в качестве источника квазисолнечного излучения ксеноновой лампы (UV-Vis). По эффективности и скорости деструкции красителя рассмотренные окислительные системы можно выстроить в следующий ряд: {UV-Vis} < {UV-Vis/S2O\(_{8}^{{2 - }}\)} < {S2O\(_{8}^{{2 - }}\)/Fe0} < {UV-Vis/S2O\(_{8}^{{2 - }}\)/Fe0} < {UV-Vis/S2O\(_{8}^{{2 - }}\)/Fe2+}. Установлено, что лишь в фотоинициированных Фентон-подобных окислительных системах происходит не только полное превращение МО, но и его глубокая минерализация в водном растворе, снижение содержания общего органического углерода достигает 60%. При этом удельная каталитическая активность ионов железа в комбинированной системе {UV-Vis/S2O\(_{8}^{{2 - }}\)/Fe0} значительно выше чем в {UV-Vis/S2O\(_{8}^{{2 - }}\)/Fe2+}. С использованием ингибиторов радикальных реакций доказано, что в комбинированной системе {UV-Vis/S2O\(_{8}^{{2 - }}\)/Fe0} в окислительной деструкции принимают участие как гидроксильные, так и сульфатные анион-радикалы. Установлено ингибирующее влияние анионов (гидрокарбонатов, хлоридов, нитратов, сульфатов) и природного растворенного органического вещества (Suwanee River 2R101N) на процесс минерализации общего органического углерода при окислительной деструкции МО в комбинированной системе {UV-Vis/S2O\(_{8}^{{2 - }}\)/Fe0}.

Об авторах

М. Р. Сизых

Байкальский институт природопользования CO РАН

Email: abat@binm.ru
Россия, Улан-Удэ

А. А. Батоева

Байкальский институт природопользования CO РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: abat@binm.ru
Россия, Улан-Удэ

Список литературы

  1. Han M., Wang H., Jin W. et al. // J. Environ. Sci. 2023. V. 128. P. 181. https://doi.org/10.1016/j.jes.2022.07.037
  2. Li L., Yuan X., Zhou Zh. et al. //J. Clean. Prod. V. 372. P. 133420. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.133420
  3. Ramos B., Ferreira L.B., Palharim P.H. et al. // Chem. Eng. J. Adv. 2023. V. 14. P. 100473. https://doi.org/10.1016/j.ceja.2023.100473
  4. Giannakis S., Samoili S., Rodríguez-Chueca J. // Curr. Opin. Green Sustain. Chem. 2021. V. 29. P. 100456. https://doi.org/10.1016/j.cogsc.2021.100456
  5. Linden K.G., Mohseni M. // Compr. Water Q. Purif. 2014. V. 2. P. 148.
  6. Karim A.V., Jiao Y., Zhou M., Nidheesh P. // Chemosphere. 2021. V. 265. P. 129057. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2020.129057
  7. Ghanbari F., Moradi M., Gohari F. // J. Water Process. Eng. 2016. V. 9. P. 22. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2015.11.011
  8. Wang W., Chen M., Wang D. et al. // Sci. Total Environ. 2021. V. 772. P. 145522 https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.145522
  9. Zawadzki P. // Curr. Opin. Green Sustain. Chem. 2022. V. 37. P. 100837. https://doi.org/10.1016/j.coche.2022.100837
  10. Gao Y., Champagne P., Blair D. // Water Sci. Technol. 2020. V. 81. P. 853. https://doi.org/10.2166/wst.2020.190
  11. Khan J.A., He X., Khan H.M. // Chem. Eng. J. 2013. V. 218. P. 376. https://doi.org/10.1016/j.cej.2012.12.055
  12. Ahmed M.M., Chiron S. //Water Res. 2014. V. 48. P. 229. https://doi.org/10.1016/j.watres.2013.09.033
  13. Yang J., Zhu M., Dionysiou D.D. // Water Res. 2021. V. 189. P. 116627. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.116627
  14. Pozdnyakov I.P., Glebov E.M., Plyusnin V.F. et al. // Mendeleev Commun. 2020. V. 10. P. 185. https://doi.org/10.1070/MC2000v010n05ABEH001316
  15. Сизых М.Р., Батоева А.А. // Журн. физ. химии. 2019. Т. 93. № 12. С. 1773. (Sizykh M.R., Batoeva A.A. // Rus. J. Phys. Chem. A. 2019. V. 93. P. 2349.) https://doi.org/10.1134/S003602441912029X
  16. Ioannidi A., Frontistis Z., Mantzavinos D. // J. Environ. Chem. Eng. 2018. V. 6. P. 2992. https://doi.org/10.1016/j.jece.2018.04.049
  17. Rivas-Zaballos I., Romero-Martínez L., Moreno-Garrido I. // J. Water Process. Eng. 2023. V. 51. P. 103361. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2022.103361
  18. Omri A., Hamza W., Benzina M. // J. Photochem. Photobiol. A Chem. 2020. V. 393. P. 112444. https://doi.org/10.1016/j.jphotochem.2020.112444
  19. Li P., Liu Z., Wang X. et al. // Chemosphere. 2017. V. 180. P. 100. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2017.04.019
  20. Zhang L., Xiao C., Li Z. et al. // Appl. Surf. Sci. 2023. V. 618. P. 156595. https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2023.156595
  21. Wang J., Wang S. // Chem. Eng. J. 2021. V. 411. P. 128392. https://doi.org/10.1016/j.cej.2020.128392
  22. Хандархаева М.С., Батоева А.А., Асеев Д.Г., Сизых М.Р. // Журн. прикл. химии. 2015. Т. 88. № 5. С. 1420 [Khandarkhaeva M.S., Batoeva A.A., Aseev D.G., Sizykh M.R. // Russ. J. Appl. Chem. 2015. V. 88. P. 1605.].
  23. Mengqi H., Hui W., Wei J. // J. Environ. Sci. (China). 2023. V. 128. P. 181. https://doi.org/10.1016/j.jes.2022.07.037
  24. Jiang X., Wu Y., Wang P. et al. // Environ. Sci. Pollut. Res. 2013. V. 20. P. 4947. https://doi.org/10.1007/s11356-013-1468-5
  25. Rodriguez S., Santos A., Romero A. // Chem. Eng. J. 2017. V. 318. P. 197. https://doi.org/10.1016/j.cej.2016.06.057
  26. Oh S.-Y., Kang S.-G., Chiu P.C. // Sci. Total Environ. 2010. V. 408. P. 3464. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2010.04.032
  27. Liang C., Guo Y.Y. // Environ. Sci. Technol. 2010. V. 44. P. 8203. https://doi.org/10.1021/es903411a
  28. Michael-Kordatou I., Iacovou M., Frontistis Z. et al. // Water Res. 2015. V. 85. P. 346. https://doi.org/10.1016/j.watres.2015.08.050
  29. Li B., Li L., Lin K. et al. // Ultrason. Sonochem. 2013. V. 20. P. 855. https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2012.11.014
  30. Joseph J.M., Destaillats H., Hung H.M., Hoffman M.R. // J. Phys. Chem. A. 2000. Vol. 104. P. 301–307. https://doi.org/10.1021/jp992354m
  31. Ge D., Zeng Z., Arowo M., Zou H. // Chemosphere. 2016. V. 146. P. 413. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2015.12.058
  32. Методика экспрессного определения интегральной химической токсичности питьевых, поверхностных, грунтовых, сточных и очищенных сточных вод с помощью бактериального теста “Эколюм”. Методические рекомендации № 01.021-07. М.: Федеральный центр гигиены и эпидемиологии Роспотребнадзора. 2007. 16 с.
  33. Wang L., Zhang Q., Chen B. et al. // Water Res. 2020. V. 174. P. 115605. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.115605
  34. Ghanbari F., Riahi M., Kakavandi B. et al. // J. Water Process. Eng. 2020. V. 36. P. 101321. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2020.101321
  35. Сизых М.Р., Батоева А.А., Мункоева В.А. // Журн. физ. хим. 2021. Т. 95. С. 947. (Sizykh M.R., Batoeva A.A., Munkoeva V.A. // Rus. J. Phys. Chem. A. 2021. V. 95. P. 1230.) https://doi.org/10.1134/S0036024421060236
  36. Wang J., Wang S. // Chem. Eng. J. 2021. V. 411. P. 128392. https://doi.org/10.1016/j.cej.2020.128392
  37. Fang G.-D., Dionysiou D. D., Wang Y. et al. // J. Hazard. Mater. 2012. V. 227–228. P. 394. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2012.05.074
  38. Luo C., Ma J., Jiang J. et al. // Water Res. 2015. V. 80. P. 99. https://doi.org/10.1016/j.watres.2015.05.019
  39. Yu X.-Y., Barker J.R. // J. Phys. Chem. A. 2003. V. 107. P. 1313. https://doi.org/10.1021/jp0266648
  40. Yang S., Zhang X., Tang J., Zhang A. // J. Environ. Chem. Eng. 2022. V. 10. P. 108806 https://doi.org/10.1016/j.jece.2022.108806
  41. Fan J., Guo Y., Wang J., Fan M. // J. Hazard. Mater. 2009. V. 166. P. 904. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2008.11.091
  42. Basfar A.A., Mohamed K.A., Al-Abduly A.J., Al-Shahrani A.A. // Ecotoxicol. Environ. Saf., 2009. V. 72. P. 948. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2008.05.006
  43. Garbin J.R., Milori D.M.B.P., Simões M.L., da Silva W.T et al. // Chemosphere. 2007. V. 66. P. 1692. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2006.07.017

Дополнительные файлы


© М.Р. Сизых, А.А. Батоева, 2023

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».