Hybridized advanced oxidation processes involving UV/H2O2/S2O82- for photooxidative removal of p-nitrophenol in an annular continuous-flow photoreactor


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

In this paper, photooxidative removal of p-nitrophenol (PNP) as a model organic pollutant was investigated in the presence of UV/inorganic oxidants system in an annular continuous-flow photoreactor. The aim of this study was to evaluate the photooxidative efficiency of hybrid oxidant system including persulfate (UV/H2O2/S2O82-) and hydrogen peroxide (H2O2), under UV–C light irradiation. The effects of operational variables including UV/H2O2/S2O82- and H2O2 concentrations, the initial PNP concentration, and residence time on the removal efficiency of UV/H2O2/H2O2/S2O82- system were studied. It was found that the operational variables affected the removal efficiency of UV/H2O2/H2O2/S2O82- system. Operating conditions were optimized using response surface methodology (RSM). Simulation approach showed that the predicted values of removal efficiency are in good agreement with the experimental results with a correlation coefficient (R2) of 0.95. Optimization results showed that the maximum degree of removal (98%) was achieved by using the UV/H2O2/H2O2/S2O82- system under the following operation conditions: concentration of H2O2 = 10 mmol/L, concentration of UV/H2O2/S2O82- = 10 mmol/L, initial concentration of PNP = 35 mg/L, and residence time = 8 min. The obtained results clearly demonstrated that RSM is one of the useful and cost-effective methods for modeling and optimizing the efficiency of UV/H2O2/UV/H2O2/S2O82-system.

Об авторах

Morteza Mohammadzadeh

Department of Chemistry, Tabriz Branch

Email: behnajady@gmail.com
Иран, Tabriz

Mohammad Behnajady

Department of Chemistry, Tabriz Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: behnajady@gmail.com
Иран, Tabriz

Hamed Eskandarloo

School of Chemistry, College of Science

Email: behnajady@gmail.com
Иран, Tehran

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

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».