Polymer nanocomposites: synthesis, characterization and application in heavy-metal removal
Polimer nanokompozitler: ağır-metal gideriminde sentezi, karakterizasyonu ve uygulaması
- Tez No: 601209
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ÖZVEREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Polianilin, TiO2, Sol-Jel Metodu, Biyokömür, Fındık Kabuğu, Yapay Sinir Ağı, Ağır Metal İyonları, Adsorpsiyon, Polyaniline, TiO2, Sol-Gel Method, Biochar, Hazelnut Shell, Artificial Neural Network, Heavy Metal Ions, Adsorption
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Son yıllarda toksik ağır metal iyonlarıyla su kirlenmesi, sanayileşmenin ve hızlı nüfus artışının bir sonucu olmuştur. Özellikle, ağır metal iyonlarının neden olduğu su kirliliği ciddi çevresel tehlikelere ve su kaynaklı hastalıklara yol açmaktadır. Ek olarak, bu toksik kirleticilere uzun süre maruz kalınması ölüme bile neden olabilir. Bu nedenle, adsorpsiyon etkinliği yüksek ve ucuz çeşitli adsorban materyallerin geliştirilmesi birçok araştırmacı tarafından yoğun bir şekilde araştırılmaktadır. Bu çalışmada, biyokömürün ana ham maddesi olarak fındık kabuğu tozu kullanılarak sol-jel yöntemiyle TiO2/Biyokömür nanokompozit partikülleri sentezlendi. Bu nanokompozit, polianilin sentezi sırasında Polianilin/TiO2/Biyokömür nanokompozit materyali elde etmek için kullanıldı. Bu adsorban malzeme, Cu (II) ağır metal iyonlarının sulu çözeltiden giderimi için uygulandı. Nanokompozitin giderim etkinliği, optimum deney koşulları altında % 87.51 olarak bulundu. Kinetik ve izoterm çalışmalarının sonuçları da, hazırlanan nanokompozit adsorbanın giderim performansını doğruladı. Geliştirilmiş adsorbanın nano boyutu, ayrıca XRD karakterizasyonu ile belirlendi. Adsorpsiyon davranışı, doğrusal olmayan adsorpsiyon proses parametreleri nedeniyle oldukça karmaşık bulunmuştur. Bu nedenle, adsorpsiyon sonuçlarının doğru bir şekilde tahmini için yetersiz olan geleneksel matematiksel modellerin kullanımı ile bu etkin faktörleri modellemek ve simüle etmek zordur. Bu çalışmada, yapay sinir ağları yaklaşımı geliştirilmiştir. Polianilin, Polianilin/Biyokömür, Polianilin/TiO2 ve TiO2/Biyokömür adsorpsiyon özellikleri, yeni Polianilin/TiO2/Biyokomür nanokompoziti adsorpsiyon kapasitesinin tahmininde uygulanacak sinir ağlarının incelenmesi için çalışılmıştır. Bu yapay zeka yaklaşım modeli, herhangi bir fiziksel veya kimyasal mekanizma bilgisi olmadan adsorpsiyon davranışını tanımlayabilir.
Özet (Çeviri)
In recent years, water contamination with toxic heavy metal ions has become a consequence of increasingly development of industrialization and rapid population growth. Especially, the water pollution of heavy metal ions leads to serious environmental dangers and water-borne diseases. Additionally, long term exposure of these toxic contaminants could result in even death. Therefore, the development of various low-cost adsorbent materials with high removal efficiency are being investigated extensively by many researchers. In this study, TiO2/Biochar nanocomposite particles were synthesized by sol-gel method using hazelnut shell powder as the main raw substances of biochar. This nanocomposite was used during polyaniline synthesis mechanism to obtain Polyaniline/TiO2/Biochar nanocomposite material. This adsorbent material was applied to the recovery assessments of Cu (II) heavy metal ions from aqueous solution. The removal efficiency of nanocomposite was found as % 87.51 under the optimum experimental conditions. The results of kinetic and isotherm studies were also confirmed the removal performance of prepared nanocomposite adsorbent. The nano size of adsorbent was also determined by XRD characterization.The adsorption behavior has been found highly complex due to the nonlinearity between adsorption process parameters. Therefore, it is difficult to model and simulate these influencing factors using conventional mathematical models that are insufficient to accurately forecast the adsorption results. In this study, artificial neural network approach was developed. The adsorption properties of Polyaniline, Polyaniline/Biochar, Polyaniline/TiO2 and TiO2/Biochar were studied to examine the application of neural networks for the prediction of adsorption capacity for novel Polyaniline/TiO2/Biochar nanocomposite adsorbent. This artificial intelligence approach model can describe the adsorption behavior without any physical or chemical knowledge of mechanism.
Benzer Tezler
- İçme suyunun polimerik nanokompozit membranlar ile arıtımı
Treatment of drinking water with nanocomposite membranes
ZEYNEP ÜSTKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Kimya MühendisliğiSakarya ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURTAÇ ÖZ
- Nanokompozit yapısındaki biyopolimerlerin sentezi ve uygulamaları
Synthesis and applications of biopolymers with nanocomposite structures
ARZU TORLAKOĞLU DÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2017
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GAMZE GÜÇLÜ
- Development of air-breathing polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell for small uav application
Küçük İHA uygulamaları için hava dolaşımlı polimer elektrolit zarlı yakıt hücre geliştirilmesi
NOOR UL HASSAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Şehir ÜniversitesiEndüstri ve Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHADIR TUNABOYLU
- All-chalcogenide core-shell fibers for nonlinear applications
Lineer olmayan uygulamalar için tamamı kalkojen çekirdek-kabuk fiberler
BEKİR TÜREDİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilim ve Teknolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BAYINDIR
- Diyatomitten atmosferik buhar kürü yöntemi ile gazbeton üretimi
Aerated concrete production with atmospheric steam curing method using of diatomaceous earth
ERDAL ÇALIŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat MühendisliğiAfyon Kocatepe Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL DEMİR