Estudo avaliativo dos parâmetros de adsorção de íons metálicos por nanocompósitos de bagaço-de-cana e magnetita para bioremediação de águas

A biossorção é uma técnica amplamente empregada em processos de remediação de efluentes. Associado à nanotecnologia, este trabalho propõe o uso de nanocompósito de bagaço-de-cana e nanopartículas ferromagnéticas (Fe3O4) na remoção de íons metálicos presentes em águas contaminadas, sendo este um mate...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Carrilho, Elma N. V. M., Carvalho, Juliana T., Labuto, Geórgia C.
Publicado: 2018
Materias:
Acceso en línea:https://bdigital.uncu.edu.ar/fichas.php?idobjeto=12888
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description A biossorção é uma técnica amplamente empregada em processos de remediação de efluentes. Associado à nanotecnologia, este trabalho propõe o uso de nanocompósito de bagaço-de-cana e nanopartículas ferromagnéticas (Fe3O4) na remoção de íons metálicos presentes em águas contaminadas, sendo este um material relevante por tratar-se de resíduo agrícola, abundante e de fácil acesso. Os nanocompósitos foram sintetizados com biomassa de bagaço-de-cana através do método de coprecipitação, em meio ácido, método simples e eficiente para obtenção de nanopartículas. Após a síntese, foram obtidos dois nanocompósitos a partir do bagaço-de-cana in natura (SB-NP) e lixiviado (MSB-NP). Foi realizado o teste de Ponto de Carga Zero (PCZ) conduzido na faixa de pH 2 a 12, obtendo valores de pH 5,59 (SB-NP) e 5,95 (MSB-NP). No estudo cinético com solução multielementar de Cu(II), Mn(II) e Zn(II), a sorção foi atingida nos 5 min iniciais, atingindo equilíbrio em 120 min. A superfície dos adsorventes foi caracterizada em relação à sua afinidade com analitos catiônicos e aniônicos, e os nanocompósitos obtiveram maior afinidade com os analitos catiônicos, indicando a predominância de cargas negativas em sua superfície. A capacidade de sorção experimental (Qexp) destes materiais para Cu(II) foi de 7,46 mg g-1 (SB-NP) e 11,39 mg g-1 (MSB-NP). Os modelos isotérmicos de Langmuir, Freundlich e Dubinin-Radushkevich foram ajustados aos dados obtidos, onde SB-NP obteve melhor ajuste para Freundlich (r2 = 0,9530) e Dubinin-Radushkevich (r2 = 0,8624), enquanto MSB-NP foi melhor descrito por Langmuir (r2 = 0,9478) e Freundlich (r2 = 0,9613)
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