banner
ホームページ / ニュース / 水サンプルからオーラミン O とメチレン ブルーを前濃縮するための酸化マグネシウム ナノ粒子に基づく分散固相マイクロ抽出
ニュース

水サンプルからオーラミン O とメチレン ブルーを前濃縮するための酸化マグネシウム ナノ粒子に基づく分散固相マイクロ抽出

Aug 02, 2023Aug 02, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 12806 (2022) この記事を引用

1229 アクセス

メトリクスの詳細

この研究では、予備濃縮のプロセスを調査し、環境水サンプル中の微量のオーラミン O (AO) およびメチレン ブルー (MB) 色素を測定しました。 この目的のために、超音波支援分散磁性ナノ複合材料固相微量抽出 (UA-DMNSPME) 法を実行し、酸化マグネシウム ナノ粒子 (MgO-NP) を適用して水性サンプルから AO と MB を抽出しました。 提案された手法は、低コスト、容易、高速であり、多くの既存の機器手法と互換性があります。 AO と MB の抽出に影響するパラメーターは、応答曲面法 (RSM) を使用して最適化されました。 この方法の利点は、短い抽出時間、少ない実験テスト、少ない有機溶媒消費量、低い検出限界 (LOD)、および高い前濃縮係数 (PF) です。 PF は 44.5、AO と MB の LOD はそれぞれ 0.33 ng mL-1 と 1.66 ng mL-1 でした。 AO および MB に対するこのメソッドの直線範囲は、それぞれ 1 ~ 1000 ng mL-1 および 5 ~ 2000 ng mL-1 でした。 さらに、前述の分析物の相対標準偏差 (RSD; n = 5) は 2.9% ~ 3.1% でした。 吸脱着の研究により、吸着剤の抽出効率は 6 回のリサイクル実行まで大幅に低下せず、吸着剤は数回使用できることが示されました。 干渉研究により、異なるイオンの存在が AO と MB の抽出と測定に実質的に干渉しないことが明らかになりました。 したがって、UA-DMNSPME-UV/Vis メソッドは、水および廃水サンプルから AO および MB を事前濃縮および抽出するための効率的な方法として提案できます。

染色、木材、皮革、魚の養殖などのさまざまな産業からの廃水には染料が含まれており、環境汚染の原因と考えられています。 これらの染料の濃度が低くても、水の色が変化する可能性があります。 染料は、さまざまな産業の未処理の廃水と同様に環境に放出される非分解性で安定した汚染物質です1、2。

オーラミン O (AO) とメチレン ブルー (MB) は、本研究で研究されている 2 つの色素です。 AO には固体の黄色の結晶が含まれ、MB には青色の結晶が含まれます。 また、AO 染料と MB 染料は、綿、紙、羊毛、絹の染色に最も広く使用されている重要な染料の 1 つです。 しかし、これらの染料に長時間さらされると、人間や動物に局所的な火傷、吐き気、発汗の増加、精神障害、さらには癌を引き起こす可能性があります3,4,5。

サンプル前処理は、望ましい結果が得られることを保証する分析プロセスの主要なステップです。 サンプル前処理には、実際のサンプルマトリックスを、分離技術またはその他の方法による分析に適した状態に変換することが含まれます。 抽出プロセスは、最も一般的なサンプル前処理方法です6。 この技術は、サンプルマトリックスから微量の分析物を分離し、事前に濃縮します。

固相マイクロ抽出(SPME)は、水性サンプルから有機分析物と無機分析物を分離し、予備濃縮するために広く使用されている技術です7、8。 この方法では、固相または固体コーティングを使用して、目的の種を吸着および濃縮します。 次に、吸着種を適切な溶媒で洗浄し、分析機器で分析・測定します。 有機溶媒の消費量が非常に少なく、回収率が高く、コストが低く、抽出時間が短いことが SPME 法の主な利点です9,10。

さまざまなサンプルに存在する色素を測定するための技術がいくつか存在します。たとえば、高速液体クロマトグラフィー - 紫外 (HPLC-UV)、電気化学、分光測光などです 11、12、13、14、15、16。 優れた選択性、簡単な操作、低い運用コスト、およびさまざまな分野の幅広い材料を測定できることが、分光測光法の主な利点です。他の方法に比べて優れています 17,18。

SPME 法ではさまざまな吸着剤が使用されており、最も広く使用されているのはナノ粒子です。 ナノ粒子による抽出の利点は、費用対効果、環境への優しさ、吸着剤の低消費量、および高い抽出率です19,20。

 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>