NOVEL ZIF-67@BNT NANOCOMPOSITE FOR AQUEOUS METHYL ORANGE REMOVAL. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Final Draft 5.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 22 May 2026. Download (2MB)

Arabic Abstract

الاستخدام العشوائي للأصباغ الصناعية في مياه الصرف الصحي يشكل تهديدًا خطيرًا للبيئة وصحة الإنسان. من بين هذه الأصباغ، يجذب ميثيل أورانج (MO) الانتباه نظرًا لاستخدامه الواسع وثباته في المخلفات الصناعية. استجابةً لهذا التحدي، تهدف هذه الدراسة إلى تقديم استراتيجية مبتكرة تعتمد على إطار إيميدازولات الزيوليت والبينتونيت (ZIF67@BNT)، وهو مادة نانوية مركبة لإزالة MO من البيئة المائية. تم استخدام تقنيات تحليل مختلفة، مثل FTIR وXRD وTGA، للتحقق من النجاح في تحضير مادة ZIF67@BNT، والتي تم استخدامها لاحقًا لدراسة امتزاز MO من محلول مائي. أظهرت دراسات الامتزاز الدفعي قدرة عالية على امتزاز MO بلغت 187.26 ملغ/غ بتركيز أولي لـ MO قدره 30 جزء في المليون خلال مدة قصوى بلغت 5 ساعات، ويُعزى ذلك إلى الضبط الدقيق لمتغيرات العملية. ولتحسين عملية الامتزاز وتقييم تأثير العوامل التشغيلية المختلفة، تم استخدام منهجية سطح الاستجابة (RSM). وُجد أن التركيز الأولي لـ MO هو العامل الأكثر أهمية، يليه أدنى جرعة من ZIF67@BNT. وأظهرت الدراسات الإضافية على حركية الامتزاز ونماذج التوازن تحت الظروف المثلى أن العملية تتوافق بشكل جيد مع العديد من النماذج. وفقًا لنموذج توازن لانجمير، فإن أقصى سعة امتزاز (qmax = 528.7 ملغ/غ) تشير إلى آلية امتزاز معقدة ومتعددة الأبعاد. بعد التحليل اللاحق لمركب ZIF67@BNT، تم تحديد وجود آليات متعددة، ولكن التفاعل π-π كان الآلية الأساسية التي تسهل امتصاص MO على ZIF67@BNT. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام نماذج تعلم الآلة المختلفة مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) والانحدار الداعم (SVR) والغابات العشوائية (RF) والانحدار الغاوسي (GPR) للتنبؤ بامتزاز MO على المركب ZIF67@BNT. أظهر نموذج عملية التقدم الغاوسي أعلى دقة (R² = 0.9629) في التنبؤ بامتصاص MO، كما تم إثبات ذلك من خلال أدائه الفائق عبر عدة معايير تقييم ومخطط تايلور

English Abstract

The indiscriminate discharge of synthetic dyes into wastewater streams poses a severe threat to environmental as well as human well-being. Among all these dyes, methyl orange (MO) attracts attention due to its widespread use and persistence in industrial effluents. In response, this study advocates for a novel strategy utilizing zeolite imidazolate framework and bentonite (ZIF67@BNT), a nanocomposite material for the removal of MO from aqueous environment. Various characterization techniques were employed such as FTIR, XRD, and TGA to verify the successful synthesis of the ZIF67@BNT adsorbent, which was subsequently utilized to investigate the adsorption of MO from an aqueous system. Batch adsorption studies demonstrated a high MO adsorption capacity 187.26 mg/g with initial MO concentration 30 ppm at maximum time 5 hours with attributed to the precise optimization of process parameters. To optimize the adsorption process and assess the impact of various operational factors, the response surface methodology (RSM) was utilized. The most important of them was found to be the initial concentration, which was followed by the lowest ZIF67@BNT dose. The process fits well with several models, according to additional research on adsorption kinetics and isotherms under ideal conditions. The Langmuir isotherm model’s shows maximum adsorption capacity (qmax = 528.7 mg/g) suggests a complex and multidimensional adsorption mechanism. The ZIF67@BNT composite after post analysis identified as there are multiple mechanisms but π-π interaction as the primary mechanism facilitating MO uptake onto ZIF67@BNT. Additionally, various machine learning (ML) models such ANN, SVR, RF and GPR, each employing distinct algorithms, were utilized to predict MO adsorption onto ZIF67@BNT composite. A gaussian progress process, demonstrated the highest accuracy (R2 = 0.9629) in predicting MO uptake. This was evidenced by its superior performance across multiple evaluation metrics and Taylor diagram.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Civil Engineering Civil Engineering > Water and Environmental Engineering
Department:	College of Design and Built Environment > Civil and Environmental Engineering
Committee Advisor:	vohra, Muhammad
Committee Members:	Onaizi, Sagheer and Al-Suwaiyan, Mohammed
Depositing User:	KASHIF FAHEEM (g202211700)
Date Deposited:	25 May 2025 07:31
Last Modified:	25 May 2025 07:31
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143441