Quantum-chemical modeling of the mechanism of Fe(III) extraction from a hydrochloric acid solution by 1-octanol-based eutectic solvents

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Quantum-chemical modeling of the mechanism of Fe(III) extraction from hydrochloric acid solution using hydrophobic eutectic solvents based on 1-octanol has been carried out. It was found that the reaction pathway differs significantly depending on whether the inert component is a donor or acceptor of hydrogen bonding in the dimer with octanol. Based on the evaluation of hydrogen bonding strength, it is shown that weaker interaction between the components simplifies the extraction process according to the proposed mechanism. In addition, according to the results of Born-Oppenheimer molecular dynamics simulations, intermolecular interactions between the components have an influence on the macrokinetics of the process: a strong interaction between the inert component and octanol leads to enhanced aggregation in the organic phase.

Sobre autores

V. Maltseva

Institute of General and Inorganic Chemistry. N.S. Kurnakov Institute of General and Inorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: Tatiana.V.Guseva@gmail.com
Moscow, Russia

A. Milevskaya

Institute of General and Inorganic Chemistry. N.S. Kurnakov Institute of General and Inorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: Tatiana.V.Guseva@gmail.com
Moscow, Russia

N. Milevskii

Institute of General and Inorganic Chemistry. N.S. Kurnakov Institute of General and Inorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: Tatiana.V.Guseva@gmail.com
Moscow, Russia

Y. Zakhodyaeva

Institute of General and Inorganic Chemistry. N.S. Kurnakov Institute of General and Inorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: Tatiana.V.Guseva@gmail.com
Moscow, Russia

A. Voshkin

Institute of General and Inorganic Chemistry. N.S. Kurnakov Institute of General and Inorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Email: Tatiana.V.Guseva@gmail.com
Moscow, Russia

I. Ananiev

Institute of General and Inorganic Chemistry. N.S. Kurnakov Institute of General and Inorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: Tatiana.V.Guseva@gmail.com
Moscow, Russia

Bibliografia

  1. Wazeer I., Hizaddin H.F., Hashim M.A., Hadj-Kali M.K.An overview about the extraction of heavy metals and other critical pollutants from contaminated water via hydrophobic deep eutectic solvents // J. Environ. Chem. Eng. 2022. V. 10. № 6. P. 108574.
  2. Abranches D.O., Coutinho J.A.P.Type V deep eutectic solvents: Design and applications // Curr. Opin. Green Sust. 2022. V. 35. P. 100612.
  3. Malik A., Dhattarwal H.S., Kashyap H.K.An Overview of Structure and Dynamics Associated with Hydrophobic Deep Eutectic Solvents and Their Applications in Extraction Processes // Chem. Phys. Chem. 2022. V. 23. № 18. P. e202200239.
  4. Gilmore M., McCourt E.N., Connolly F., Nockemann P., Swadźba-Kwaśny M., Holbrey J.D.Hydrophobic Deep Eutectic Solvents Incorporating Trioctylphosphine Oxide: Advanced Liquid Extractants // ACS Sustain. Chem. Eng. 2018. V. 6. № 12. P. 17323.
  5. Liu R., Geng Y., Tian Z., Wang N., Wang M., Zhang G., Yang Y.Extraction of platinum(IV) by hydrophobic deep eutectic solvents based on trioctylphosphine oxide // Hydrometallurgy. 2021. V. 199. № 1. P. 105521.
  6. Schaeffer N., Martins M.A.R., Neves C.M., Pinho S.P., Coutinho J.A.P.Sustainable hydrophobic terpene-based eutectic solvents for the extraction and separation of metals // Chem. Commun. 2018. V. 54. № 58. P. 8104.
  7. Ushizaki S., Kanemaru S., Sugamoto K. et al.Selective extraction equilibria of Sc(III), Y(III), Fe(III) and Al(III) from acidic media with toluene mixture of deep eutectic solvent (DES) composed of TOPO and isostearic acid // Anal. Sci. 2023. V. 39. № 4. P. 473.
  8. Cherniakova M., Varchenko V., Belikov K.Menthol-Based (Deep) Eutectic Solvents: A Review on Properties and Application in Extraction // Chem. Rec. 2024. V. 24. № 2. P. e202300267.
  9. Kozhevnikova A.V., Uvarova E.S., Maltseva V.E., Ananyev, I.V., Milevskii N.A., Fedulov I.S., Zakhodyaeva Y.A., Voshkin A.A.Design of Eutectic Solvents with Specified Extraction Properties Based on Intermolecular Interaction Energy // Molecules. 2024. V. 29. № 21. P. 5022.
  10. Sokolov A., Valeev. D., Kasikov, A.Solvent Extraction of Iron(III) from Al Chloride Solution of Bauxite HCl Leaching by Mixture of Aliphatic Alcohol and Ketone // Metals. 2021. V. 11. № 2. P. 321.
  11. Maangar A.E., Prevost S., Dourdain S., Zemb T.Molecular mechanisms induced by phase modifiers used in hydrometallurgy: consequences on transfer efficiency and process safety // Comptes Rendus. Chimie. 2022. V. 25. № G1. P. 341.
  12. Frisch M.J., Trucks G.W., Schlegel H.B. et al.Gaussian 16. Revision C.01. Wallingford (CT): Gaussian, Inc., 2016.
  13. Adamo C., Barone V.Toward reliable density functional methods without adjustable parameters: The PBE0 model // J. Chem. Phys. 1999. V. 110. № 13. P. 6158.
  14. Hellweg A., Rappoport D.Development of new auxiliary basis functions of the Karlsruhe segmented contracted basis sets including diffuse basis functions (def2-SVPD, def2-TZVPPD, and def2-QVPPD) for RI-MP2 and RI-CC calculations // Phys. Chem. Chem. Phys. 2015. V. 17. № 2. P. 1010.
  15. Grimme S., Ehrlich S., Goerigk L.Effect of the damping function in dispersion corrected density functional theory // J. Comput. Chem. 2011. V. 32. № 7. P. 1456.
  16. Bader R.F.W. A Quantum Theory of Molecular Structure and Its Applications // Chem. Rev. 1991. V. 91. № 5. P. 893.
  17. Espinosa E., Lecomte C., Molins E.Experimental electron density overlapping in hydrogen bonds: topology vs. energetics // Chem. Phys. Lett. 1999. V. 300. № 5-6. P. 745.
  18. Romanova A., Lyssenko K., Ananyev I.Estimations of energy of noncovalent bonding from integrals over interatomic zero-flux surfaces: Correlation trends and beyond // J. Comput. Chem. 2018. V. 39. № 21. P. 1607.
  19. Karnoukhova V.A., Fedyanin I.V., Dubasova E.V., Anisimov A.A., Ananyev I.V.Concerning virial-based estimations of strength of bonding intermolecular interactions in molecular crystals and supramolecular complexes // Mendeleev Commun. 2023. V. 33. № 3. P. 353.
  20. Keith T.D.AIMAll: Version 19.10.12. Overland Park KS, USA: TK Gristmill Software, 2019.
  21. Humphrey W., Dalke A., Schulten K.VMD – Visual Molecular Dynamics // J. Molec. Graphics. 1996. V. 14. № 1. P. 33.
  22. Grimme S., Bannwarth C., Shushkov P.A Robust and Accurate Tight-Binding Quantum Chemical Method for Structures, Vibrational Frequencies, and Noncovalent Interactions of Large Molecular Systems Parameterized for All spd-Block Elements (Z = 1-86) // J. Chem. Theory Comput. 2017. V. 13.№ 5. P. 1989.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

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».