Modifiye edilmiş Grafen Oksit ile atık sulardan bazı kirliliklerin giderilmesi

Abstract

Bu çalışma kapsamında atık sulardan bazı kirliliklerin giderilmesi amacıyla geliştirilmiş Hummer metoduna göre grafen oksit (GO) sentezlenmiş ve daha sonra üretilen grafen oksit, kobalt, demir, mangan tuzları kullanılarak modifiye (M-CoMn/GO) edilmiştir. UV-vis, XRD, SEM, EDS, VSM ve FT-IR kullanılarak, sentezlenen M-CoMn/GO maddesinin karakterizasyonu yapılmıştır. Elde edilen analiz sonuçlarına göre metallerin grafen oksit yüzeyine tutunduğu ve manyetik özellikli bir adsorban elde edildiği gözlemlenmiştir. Adsorpsiyon testleri sentetik olarak kirletilmiş su içerisinden metilen mavisi, brom fenol mavisi ve klorazol siyahı maddelerinin giderilmesi için yapılmıştır. Adsorpsiyon testleri sonucunda sentezlenen adsorbanın atık sulardan negatif yüklü organik kirliliklerin giderilmesinde, pozitif yüklü kirleticilere göre daha etkin olarak çalıştığı tespit edilmiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlara göre adsorpsiyon prosesinin hem pozitif hem de negatif yüklü kirleticiler için Langmuir izotermine uyduğu ve yalancı ikinci mertebe kinetik model üzerinden yürüdüğü kaydedilmiştir.

Within scope of this study for removal of some pollution from wastewater, graphene oxide (GO) was synthesized by improved Hummers method and then it was modified with cobalt, iron, manganese salts (M-CoMn/GO). Characterization of the M-CoMn/GO adsorbent was made by UV-vis, XRD, SEM, EDS, VSM and FT-IR. The characterization test results showed that graphene oxide adsorbent with cobalt, iron, manganese and magnetic properties (M-CoMn/GO) was obtained. Adsorption tests were applied to remove methylene blue, bromophenol blue and chlorazol black materials from synthetically contaminated water. After adsorption experiments, it was found that the adsorbent was more effective for anionic contaminants than cationic contaminants. In addition, the adsorption study results illustrated that the adsorption process fitted to Langmuir isotherm and followed pseudo second order kinetic model.