물 시료에서 아우라민 O 및 메틸렌 블루의 사전 농축을 위한 산화마그네슘 나노입자 기반의 분산형 고체상 미세 추출

Jul 31, 2023

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 12806(2022) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

본 연구에서는 환경 수질 시료에서 Auramine O(AO) 및 메틸렌 블루(MB) 염료의 미량을 사전 농축하고 결정하는 과정을 조사했습니다. 이를 위해, 산화마그네슘 나노입자(MgO-NPs)를 적용하여 수성 샘플에서 AO 및 MB를 추출하기 위해 초음파 보조 분산 자성 나노복합체-고체상 미세 추출(UA-DMNSPME) 방법을 수행했습니다. 제안된 기술은 저렴하고 간편하며 빠르며 기존의 많은 도구 방법과 호환됩니다. AO 및 MB 추출에 영향을 미치는 매개변수는 RSM(반응 표면 방법론)을 사용하여 최적화되었습니다. 짧은 추출 시간, 낮은 실험 테스트, 낮은 유기 용매 소비, 낮은 검출 한계(LOD), 높은 사전 농축 인자(PF) 등이 이 방법의 장점이었습니다. PF는 44.5였고, AO와 MB의 LOD는 각각 0.33ng·mL, 1.66ng·mL이었다. AO와 MB에 대한 이 방법의 선형 범위는 각각 1~1000ng·mL, 5~2000ng·mL였습니다. 또한, 언급된 분석물질의 상대 표준 편차(RSD; n = 5)는 2.9%에서 3.1% 사이였습니다. 흡착-탈착 연구에 따르면 흡착제 추출 효율은 최대 6회 재활용 실행까지 크게 감소하지 않았으며 흡착제는 여러 번 사용할 수 있는 것으로 나타났습니다. 간섭 연구에 따르면 서로 다른 이온의 존재가 AO 및 MB의 추출 및 결정에 실질적으로 간섭하지 않는 것으로 나타났습니다. 따라서 UA-DMNSPME-UV/Vis 방법은 물과 폐수 시료로부터 AO와 MB의 사전 농축 및 추출을 위한 효율적인 방법으로 제안될 수 있습니다.

염색, 목재, 가죽, 양어업 등 다양한 산업에서 발생하는 폐수에는 염료가 포함되어 있어 환경오염의 원인으로 간주됩니다. 이러한 염료의 농도가 낮더라도 물의 색이 변할 수 있습니다. 염료는 다양한 산업에서 처리되지 않은 폐수와 함께 동일한 방식으로 환경으로 배출되는 비분해성 및 안정적인 오염물질입니다1,2.

아우라민 O(AO)와 메틸렌 블루(MB)는 현재 연구에서 연구된 두 가지 염료입니다. AO에는 단단한 노란색 결정이 포함되어 있고 MB에는 파란색 결정이 포함되어 있습니다. 또한 AO 및 MB 염료는 면, 종이, 양모 및 실크 염색에 가장 널리 사용되고 중요한 염료 중 하나입니다. 그러나 이러한 염료에 장기간 노출되면 국소 화상, 메스꺼움, 발한 증가, 정신 장애, 심지어 인간과 동물의 암까지 유발할 수 있습니다3,4,5.

시료 준비는 원하는 결과를 얻는 것을 보장하는 분석 과정의 주요 단계입니다. 시료 준비에는 실제 시료 매트릭스를 분리 기술이나 기타 방법을 통해 분석에 적합한 상태로 변환하는 작업이 포함됩니다. 추출 과정은 가장 일반적인 시료 준비 방법입니다6. 이 기술은 샘플 매트릭스에서 미량의 분석물을 분리하고 사전 농축합니다.

고체상 미세추출(SPME)은 수용성 시료에서 유기 및 무기 분석물을 분리하고 사전 농축하는 데 널리 사용되는 기술입니다7,8. 이 방법에서는 원하는 종을 고체상 또는 고체 코팅을 사용하여 흡착하고 농축합니다. 다음으로 흡착종을 적절한 용매로 세척한 후 분석기기를 이용하여 분석, 측정한다. 매우 낮은 유기용매 소비, 높은 회수율, 저렴한 비용 및 짧은 추출 시간이 SPME 방법의 주요 장점입니다9,10.

고성능 액체 크로마토그래피-자외선(HPLC-UV), 전기화학, 분광광도법11,12,13,14,15,16 등 다양한 시료에 존재하는 염료를 결정하기 위한 여러 기술이 존재합니다. 좋은 선택성, 쉬운 작동, 낮은 운영 비용 및 다양한 분야에서 광범위한 재료를 결정할 수 있는 능력은 다른 방법에 비해 분광광도법 방법의 주요 장점입니다.

SPME 방법에는 다양한 흡착제가 사용되었으며, 나노입자가 가장 널리 사용되는 흡착제입니다. 나노입자를 이용한 추출의 장점은 비용 효율성, 친환경성, 흡착제 소모량이 적고 추출 비율이 높다는 점입니다19,20.

0.05 indicates that the model error is not significant, and the residual is due to a random error. The p-values and parameter coefficients for the AO and MB dyes are given in Table 3. As shown in Table 3, the p-values of the proposed models are less than 0.05, and the p-values of the lack-of-fit are greater than 0.05. Therefore, there is a good agreement between the model and experimental results. In addition, the correlation coefficients can also be used to evaluate the model’s validity. The values of coefficient of determination (R2) and adjusted coefficient of determination (Adj-R2) are shown in Table 3. The closer R2 is to 1, the more variability the model explains and the better it can predict the response. Also, the higher values of Adj-R2 and its closeness to R2 determine the validity of the proposed model. The R2 values of AO and MB are 0.9995 and 0.9994, respectively, suggesting a reasonable agreement between the experimental results. These values indicate that the model can describe more than 99% of the response changes in terms of variables. In addition, Adj-R2 is high enough (Adj-R2 = 0.9988 for AO and Adj-R2 = 0.9933 for MB) that the model can be considered reliable. The proposed quadratic model for the effective extraction of AO and MB dyes is expressed as Eqs. (5) and (6)./p>

\) pHpzc, the electrostatic repulsion between the dye and the adsorbent surface decreases, increasing the dye extraction. The highest amount of dye extraction was obtained at pH = 7. The results of the present study are consistent with those of Hakami et al. (2021), and Sha et al. (2021)42,43./p>

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