Studium možnosti využití chemicky modifikovaného choroše k odstranění niklu z vodného prostředí

Abstract

Diplomové práce se zabývá odstraněním niklu z vodního prostředí pomoci chemicky modifikovaného choroše. Sběr sorbentu proběhl v oblastech Polanka nad Odrou a Beskydy. Biosorbent se mechanicky upravil na zrnitostní frakci <0,5 mm; 0,5-1,0 mm. Poté se chemicky aktivoval hydroxidem sodným o molární koncentraci 1,0 mol∙l-1 a 0,1 mol∙l-1 po dobu 30 a 60 min při 150 ot/min. Následovala kinetika adsorpce, která probíhala při časech 10, 20, 40, 60, 20, a 180 min. Pro porovnání tohoto procesu proběhlo měření chemicky neaktivovaných sorbentů. Jako nejvhodnější se jevila aktivace biosorbentu NaOH o koncentraci 1,0 mol∙l-1a zrnitostní frakci 0,5-1.0 mm. Tento výsledek byl použit pro studium nejlepší hodnoty pH. Nejlepší účinnost biosorpce byla zaznamenána při hodnotě pH 6,0. Pro vyhodnocení studia rovnováhy byla vybrána hodnota pH 6,0. Výsledky se následně vypočítaly a popsaly Langmuirovým a Freundlichovým matematickým modelem v lineární a nelineární formě. K popisu získaného souboru dat se jako nejvhodnější jeví Langmuirův model.

Thesis deals with the removal of nickel from aquatic environments to help chemically modified polypore. Collecting sorbent took place in areas nad Odrou and Beskidy. Biosorbents mechanically adjusted to the grain size <0.5 mm; 0.5 to 1.0 mm. Then, the chemically activated sodium hydroxide having a molar concentration of 1.0 mol∙l-1 and 0.1 mol∙l-1 for 30 and 60 minutes at 150 rev / min. Followed by kinetic sorption, which took place at the times 10, 20, 40, 60, 20, and 180 minutes. To compare this process was the measurement of non-activated chemical sorbents. Like most seemed activation biosorbents NaOH of 1.0 mol∙l-1 granularity faction 0,5 – 1.0 mm. This result was used to study the best pH. Best biosorption efficiency was observed at pH 6.0. To evaluate the degree of balance has been selected pH of 6.0. The results are then calculated and describe Langmuir and Freundlichovým mathematical model of linear and non-linear form. To describe the data set is the most appropriate model of Langmuir.