Anodic stripping voltammetry and analysis of Hg(II) in water samples after preconcentration with rGO doped soluble eggshell membrane protein

Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 503

متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ELECTROCHEMISTRY011_234

تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395

Abstract:

Graphene, a new class of 2D carbon nanomaterials with one atom thickness, has attracted considerable attention in recent years (1). Eggshell membrane is cheap, green and easilyachieved biopolymers which have been used frequently in analytical science (2). In the present study, reduced graphene oxide is doped efficiently into the soluble eggshell membrane protein(RGO-SEP) and the resultant biocomposite is introduced as a novel and effective nano-sorbent in SPE for the preconcentration of Hg2+. In order to increase the sensitivity and detection limit of the developed method, anodic stripping voltammetry (ASV) technique was used as a detection method. The scheme of the preconcentration and determination process was shown in scheme 1.Here Hg2+ was preconcentrated in two steps: first in SPE process which Hg2+ preconcentrated according to enrichment factor; second in ASV technique which Hg2+ accumulates on the electrode surface. Thus the developed method is very sensitive, cost effective, and green in comparison with other reported techniques.

Authors

Seyid Javad Musevi

Analytical Chemistry Research Lab., Faculty of Basic Sciences, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran

Habib Razmi

Analytical Chemistry Research Lab., Faculty of Basic Sciences, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran

Rahim Mohammad-Rezaei

Analytical Chemistry Research Lab., Faculty of Basic Sciences, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :