Application of ZnO-Nd Nano-Photocatalyst for the Reactive Red 198 Dye Decolorization in the Falling-Film Photocatalytic Reactor

Abstract

A large amount of Reactive red 198 (RR198) is released yearly into the environment. RR198 is toxic for human and aquatic creatures; therefore, it should be removed from wastewater before releasing into the environment. In this study, the nano ZnO-Nd -photo-catalyst for the first time was synthesized by the combustion method. First, the physical characteristics of the generated nano photocatalyst were evaluated using FESEM, XRD, Bandgap calculation, and FTIR analysis. Then, the ZnO-Nd nano-photocatalyst was suspended into the contaminated water with RR198 dye in a falling-film photocatalytic reactor. The effects of parameters such as the amount of H2O2, catalyst dose, pH, and initial concentration of dye were investigated during the experiments. Finally, the decolorization process with the falling-film photocatalytic reactor was optimized using response surface methodology (RSM). The physical characteristics showed that the average particle size of the synthesized ZnO-Nd was 40 nm. Doping ZnO with Nd reduced the photocatalyst energy bandgap by 14%. The results indicated that the optimum amount of catalyst dose and pH level was 0.1 g/L and 5, respectively. The simultaneous usage of H2O2 and ZnO-Nd with an H2O2/dye ratio of two increased dye removal performance by 90%. The results demonstrated that the developed equations can be applied to predict the performance of the falling-film photoreactor. This study showed that using the nano ZnO-Nd photocatalyst in a falling-film photocatalytic reactor under optimum operating conditions is an appropriate way to remove RR198 from water.

Enhanced photocatalytic degradation of methylene blue using a novel counter-rotating disc reactor

“…When there is a high presence of nanoparticles, the system tends to reach saturation, making the impact of flow dynamics on dye removal efficiency less significant. The dominant factor becomes the intrinsic rate of degradation of the catalyst, along with potential reduced UV penetration due to light scattering or absorption by the dense nanoparticles (Narzary et al, 2020;Biglar et al, 2021). As a result, the contribution of flow adjustments through disc rotation becomes less important at a higher number of catalyst layers.…”

Modelamiento y simulación de reactores fotocatalíticos de película descendente: uso de la dinámica computacional de fluidos (CFD) para análisis del sistema multifásico

“…Este reactor es de gran utilidad para el tratamiento de muchos contaminantes, dado que es de fácil construcción, bajo costo y tiene una zona alta de iluminación con alta relación de superficie por unidad de volumen [11], lo que favorece el desarrollo de todas las reacciones claves del proceso. En la literatura se muestra que este tipo de reactor es atractivo para aplicaciones relevantes y actuales en la descontaminación de aguas [8,[12][13][14][15][16]. Por su parte, en la literatura se reporta cada vez más que el uso de las herramientas CFD para el modelado de sistemas fotocatalíticos heterogéneos es útil para la toma de decisiones asociadas a la geometría del sistema, conversión, constantes cinéticas y otros parámetros importantes, que mejoran el rendimiento del proceso (ver figura 1).…”

“…Para partículas sólidas, φ máx y µ* (el parámetro adimensional del modelo) toman los valores de 0,62 y 1, respectivamente.Por otra parte, el fenómeno de la turbulencia se modela con el enfoque κ-ε, con el cual se resuelven dos ecuaciones adicionales, una para la energía cinética turbulenta (κ),con unidades de m2/s2, y la otra para la velocidad de disipación de la energía cinética turbulenta (ε), con unidades de m 2 /s 3 .La ecuación de variación para κ es:(12) En donde ∇, como se mencionó anteriormente, es el operador gradiente; µ T es la viscosidad turbulenta o de remolino; σ κ es el número de Prandtl turbulento para κ, que toma un valor de 1,0; mientras que el término de producción (P κ ) es:(13) Por su parte, la variación de ε se determina con:(14) En donde σ 3 es el número de Prandtl turbulento para ε, que toma un valor de 1,3; mientras que C ε1 y C ε2 son coeficientes empíricos del modelo, cuyos valores son respectivamente 1,44 y 1,92. Además, la viscosidad turbulenta (µ T ) o de remolino, se estima con la siguiente expresión:(15) En donde la constante C µ toma el valor de 0,09. Finalmente, el coeficiente de dispersión turbulenta (D md ) se define como:(16) En donde σ T es el número de Schmidt turbulento de la partícula, para el cual se sugieren valores entre 0,35 y 0,7.…”

Recyclable Carbon Cloth-Supported ZnO@Ag3PO4 Core–Shell Structure for Photocatalytic Degradation of Organic Dye

“…Zinc oxide (ZnO) is a versatile semiconductor photocatalysts with high ultraviolet (UV) shielding and refractive index, high electron mobility, and strong luminescence at room temperature [ 11 ], and ZnO-based photocatalysis has been widely explored for removing wastewater pollutants, including organic dyes [ 12 , 13 , 14 ]. However, as a typical broad-bandgap semiconductor, ZnO can be mainly excited by UV light, resulting in a low utilization rate of the visible light fraction of solar radiation, which, together with its vulnerability to corrosion under both irradiated and dark conditions [ 15 , 16 ], hinders the large-scale application of pure ZnO-based materials in the field of environmental photocatalysis [ 17 ].…”