Pervaporation Separation of Phenol from Water on Polyalkylmethylsiloxane Membranes: the Effect of the Length of the Side Substituent

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Phenol and its derivatives pose a significant environmental hazard even at low concentrations, making their efficient removal from industrial wastewater an urgent challenge. Pervaporation using selective membranes represents a promising energy-efficient approach for the concentration and recovery of phenol from aqueous streams. In this work, for the first time, a comprehensive investigation was carried out into the effect of alkyl side-chain length in poly(alkylmethylsiloxanes) on their affinity toward phenol and water, as well as on the transport properties of composite membranes in pervaporation. Hansen solubility parameter calculations revealed that the synthesized polymers are hydrophobic and exhibit a higher affinity for phenol than for water. However, with increasing alkyl chain length, the polymer–phenol interaction parameter decreases due to a reduced contribution of polar interactions. The highest phenol partition coefficients (up to 2.16 g/g) and the smallest polymer–phenol interaction radii were achieved for polymers bearing alkyl substituents with 6–7 carbon atoms. Membranes based on these polymers demonstrated the highest selectivity (~35) and separation factor (~11), performance metrics that are comparable to or exceed those of certain literature-reported analogues in terms of the selectivity–permeability ratio.

Авторлар туралы

T. Rokhmanka

A.V. Topchiev Institute of petrochemical synthesis RAS

Email: rokhmankatn@ips.ac.ru
Moscow, Russian Federation

E. Grushevenko

A.V. Topchiev Institute of petrochemical synthesis RAS

Moscow, Russian Federation

D. Pak

A.V. Topchiev Institute of petrochemical synthesis RAS

Moscow, Russian Federation

I. Borisov

A.V. Topchiev Institute of petrochemical synthesis RAS; Federal Research Center of the Kazan Scientific Center of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russian Federation; Kazan, Russian Federation

S. Bazhenov

A.V. Topchiev Institute of petrochemical synthesis RAS

Moscow, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Федеральная служба государственной статистики (Росстат): Охрана окружающей среды в России. Статистический сборник. Москва, 2024. URL: http://ssl.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Oxrana_okruj_sredi_2024.pdf (дата обращения: 03.10.2025).
  2. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет): Обзор состояния и загрязнения окружающей среды в Российской Федерации за 2024 год. Москва, 2025. URL: https://www.meteorf.gov.ru/upload/iblock/88f/Обзор%20за%202024%20год_300625.pdf (дата обращения: 03.10.2025).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© 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».