ZIF-67 grows in chitosan-rGO hydrogel beads for efficient adsorption of tetracycline and norfloxacin

吸附 化学 石墨烯 化学工程 解吸 朗缪尔吸附模型 壳聚糖 二进制系统 单层 堆积 朗缪尔 有机化学 生物化学 算术 数学 二进制数 工程类
作者
Huimin Yang,Wang Shichen,Yixuan Liu,Yue Hu,Weibo Shen
出处
期刊:Separation and Purification Technology [Elsevier]
卷期号:330: 125208-125208 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.seppur.2023.125208
摘要

In this study, a novel hydrogel bead (rGO@ZIF-67@CS) was synthesized by integrating ZIF-67 into a chitosan and reduced graphene oxide (rGO) dual-network system. This hydrogel was designed for efficient removal of tetracycline (TC) and norfloxacin (NOR) in single- and binary-solute systems. The adsorption experiments revealed that TC and NOR can be effectively removed over a wide range of pH (4–8), achieving maximum adsorption capacities of 1685.26 mg·g−1 at pH = 4 for TC and 1890.32 mg·g−1 at pH = 5 for NOR. The pseudo-second-order kinetic and Langmuir models better fitted the kinetic and isotherm data of both antibiotics, indicating a homogeneous adsorption process dominated by monolayer chemisorption. Even after five adsorption–desorption cycles, the adsorption efficiency of the two antibiotics remained above 80 %. In the binary systems, rGO@ZIF-67@CS simultaneously removed 92.68 % of TC and 82.46 % of NOR. Additionally, in practical applications, the fixed-bed system treated 320 mL of the TC solution and 290 mL of the NOR solution. Microscopic characterization suggested that the adsorption mechanisms were likely attributed to pore filling, π-π stacking, hydrogen bond interactions, and complexation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ni发布了新的文献求助10
1秒前
隐形曼青应助敏感的芷采纳,获得10
1秒前
ybb完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
快乐的伟诚完成签到,获得积分10
6秒前
搜集达人应助大胆夜绿采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
辛勤的无血完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
rookie完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
ni完成签到,获得积分10
12秒前
step_stone给step_stone的求助进行了留言
13秒前
13秒前
荒野星辰发布了新的文献求助10
14秒前
敏感的芷完成签到,获得积分20
14秒前
16秒前
16秒前
17秒前
luoshi应助沐风采纳,获得20
17秒前
安南完成签到,获得积分10
17秒前
香蕉冬云完成签到 ,获得积分10
18秒前
自信安荷发布了新的文献求助200
18秒前
鱼雷发布了新的文献求助10
19秒前
兔子发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
田様应助coffee采纳,获得10
20秒前
20秒前
专注鼠标完成签到,获得积分10
20秒前
LingYing完成签到 ,获得积分10
21秒前
cheche完成签到,获得积分10
22秒前
liushun完成签到,获得积分10
22秒前
caoyy发布了新的文献求助10
22秒前
zzt发布了新的文献求助10
23秒前
25秒前
25秒前
章家炜发布了新的文献求助10
26秒前
脑洞疼应助xfxx采纳,获得10
26秒前
wanci应助茶博士采纳,获得10
26秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527990
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108173
关于积分的说明 9287913
捐赠科研通 2805882
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540119
邀请新用户注册赠送积分活动 716941
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709824