Regression models of zinc ion adsorption from aqueous solutions on zeolite from Kholinski deposit, modified with with a sulphur-containing polymer

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article presents regression analysis results of experimental data obtained from a study of the sorption of zinc ions from standardised aqueous solutions using zeolite (clinoptilolite type, Kholinski deposit) modified with a sulphur-containing polymer. Differences in the IR spectra of the modified zeolite were registered before and after sorption of Zn2+ from an aqueous solution. The effect of the following technological parameters on the adsorption capacity of the modified zeolite was studied: pH, initial concentration of Zn ions in solution, temperature and sorption time of the studied zinc ion extraction. It was shown that the adsorption activity of the modified zeolite of the Kholinsky deposit cannot be approximated by the classical Freundlich and Langmuir equations, since the Zn (II) ion sorption mechanism is complexly coordinated. It was found that the Freundlich equation describes only 40% of the experimental data on the adsorption of zinc ions by a modified zeolite, while the Langmuir equation describes 71%. Accordingly, regression analysis was used to process the measurement results. The found nonlinear regression models reliably describe the observed patterns of sorption and desorption. Kinetic curves of the solution at different temperature conditions are described by exponential models. Adsorption activity toward zinc ions of activated carbon-, as well as natural- and modified-zeolite sorbents was studied. The comparison revealed significant advantages on the part of the modified zeolite: modification of the zeolite surface with a sulphur-containing polymer made it possible to increase its sorption ability by 4.5 times compared to natural zeolite and 9 times compared to activated carbon.

About the authors

V. S. Aslamova

Irkutsk State Transport University

Email: aslamovav@yandex.ru

L. V. Shalunc

Center of environmental protection of East-Siberian Railway – branch of OJSC “RRW”

Email: liana_shalunc@list.ru

V. A. Grabel'nykh

A.E. Favorsky Irkutsk Institute of Chemistry SB RAS

Email: venk@irioch.irk.ru

A. A. Aslamov

Angarsk State Technical University

Email: aaa_mx@angtu.ru

References

  1. Аширов А. Ионообменная очистка сточных вод, растворов и газов. Л.: Химия, 1983. 295 с.
  2. Кельцев Н.В. Основы адсорбционной техники; 2-е изд., перераб. и доп. М.: Химия, 1984. 592 с.
  3. Колотов Ю.А., Золотарев П.П., Елькин Г.Е. Теоретические основы ионного обмена. Сложные ионообменные системы. М.: Химия, 1986. 286 с.
  4. Inamuddin I., Luqman M. Ion Exchange Technology I: Theory and Materials. Springer Science& Business Media Springer. Dordrecht. Heidelberg. New York. London, 2012. 560 p. https://doi.org/10.1007/978-94-007-1700-8
  5. Солдатов B.C. Волокнистые иониты для сорбции ионов тяжелых металлов // Теория и практика сорбционных процессов.1991. N 21. С. 154–164.
  6. Dąbrowski A., Hubicki Z., Podkościelny P., Robens E. Selective removal of the heavy metal ions from waters and wastewaters by ion-exchange method // Chemosphere. 2004. Vol. 56. Issue 2. P. 91–106. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2004.03.006
  7. Yamazaki H., Inoue Y., Kikuchi N., Kurihara H. Ion-exchange properties and thermal stability of hydrous titanium(IV) – zirconium(IV) oxide ion exchanger // Bull. Chem. Soc. Jpn. 1991. Vol. 64 Issue 2. P. 566–575.
  8. Иканина Е.В., Марков В.Ф., Каляева М.И. Композиционные сорбенты для извлечения тяжелых металлов: итоги последних лет // Бутлеровские сообщения. 2016. Т. 48. N 11. С. 101–113.
  9. Ануров С.А., Белевич А.А., Яттара Б. Очистка сточных вод от тяжелых металлов минеральными поглотителями // Современные наукоемкие технологии. 2018. N 2. С. 9–14.
  10. Скороходов В.И., Аникин Ю.В., Радионов Б.К. Сорбционное извлечение цветных металлов из шахтных вод // Цветные металлы. 2000. N 11-12. С. 71–73.
  11. Ласкорин Б.Н., Голдобина В.А., Жукова Н.Г., Писаренко Л.Н. Сорбция меди различными ионитами из сернокислых рудных растворов и пульп // Цветные металлы. 1970. N 10. С. 20–27.
  12. Челищев Н.Ф. Цеолиты – новый тип минерального сырья. М.: Недра, 1987. 176 с.
  13. Обуздина М.В., Руш Е.А., Шалунц Л.В. Решение экологических проблем очистки сточных вод путем создания сорбента на основе цеолита // Экология и промышленность России. 2017. Т. 21. N 8. С. 20–25. https://doi.org/10.18412/1816-0395-2017-8-20-25
  14. Домрачева В.А., Вещева Е.Н. Модифицирование углеродных сорбентов для повышения эффективности извлечения тяжелых металлов из сточных вод и техногенных образований // Вестник ИрГТУ. 2010. N 4 (44). С. 134–138.
  15. Шачнева Е.Ю., Поляков О.А. Сорбционно-фотометрическое определение свинца и кадмия в промышленных объектах // Вестник Кемеровского государственного университета. 2015. Т. 5. N 2 (62). С. 172–175.
  16. Aslamova V.S., Chernysheva E.A., Grabelnykh V.A., Levanova E.P., Russavskaya N.V. Regression analysis of the regularities of extraction of zinc and cadmium ions from aqueous solutions with a sulfur-based sorbent based on lignin // Izvestiya Vuzov. Prikladnaya Khimiya i Biotekhnologiya = Proceedings of Universities. Applied Chemistry and Biotechnology. 2018. Vol. 8. Issue 4. P. 174–183. https://doi.org/10.21285/2227-2925-2018-8-4-174-183
  17. Макаров А.В., Синеговская Л.М., Корчевин Н.А. Физико-химические исследования процесса адсорбции ионов тяжелых металлов на модифицированных алюмосиликатах // Вестник ИрГТУ. 2013. N 2 (73). С. 147–154.
  18. Пат. № 2475299. Российская Федерация. Способ получения серосодержащих сорбентов для очистки сточных вод от тяжелых металлов/ А.В. Рединова, О.Н. Игнатова, В.А. Грабельных, Е.П. Леванова, Н.В. Руссавская, С.В. Терек; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВПО ИрГУПС. № 2010153438/05; заявл. 27.12.2010, опубл. 20.02.2013. Бюл. № 5.
  19. Пат. № 2624319. Российская Федерация. Способ получения сорбента для извлечения соединений тяжелых металлов из сточных вод/ М.В. Обуздина, Е.А. Руш, А.В. Днепровская, Л.В. Шалунц, О.Н. Игнатова, Е.П. Леванова; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВПО ИрГУПС. № 2016112068; заявл. 30.03.2016; опубл. 03.07.2017. Бюл. № 19.
  20. Асламова В.С., Шалунц Л.В., Обуздина М.В., Грабельных В.А. Моделирование процессов адсорбции в системе жидкость – твердое тело: регрессионный анализ извлечения меди из водных растворов цеолитом Холинского месторождения, модифицированным серосодержащим полимером // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2019. Т. 9. N 2. С. 351–359. https://doi.org/10.21285/2227-2925-2019-9-2-351-359
  21. Асламова В.С., Шалунц Л.В., Обуздина М.В., Руш Е.А. Регрессионные модели извлечения ионов никеля из водных растворов модифицированным цеолитом // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-31): сб. тр. XXXI Междунар. науч. конф.: в 12 т. (Санкт-Петербург, 10–14 сентября 2018 г.). Т. 10. СПб.: Издво Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, 2018. С. 37–40.
  22. Сильверстейн Р., Вебстер Ф., Кимл Д. Спектрометрическая идентификация органических соединений / пер. с англ. Н.М. Сергеева, Б.Н. Тарасевича. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. 557 с.
  23. Алыков Н.М., Павлова А.В., Нгуэн Кхань Зуй, Абуова Г.Б., Утюбаева Н.В. Новый сорбент для очистки воды от ионов токсичных металлов // Естественные науки. 2009. N 4 (29). С. 150–158.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».