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El triclosán, un contaminante lipofílico y disruptor endocrino, se detecta ampliamente en aguas residuales industriales, farmacéuticas y domésticas. Los residuos orgánicos impregnados con nanopartículas podrían ser adsorbentes eficientes para dichos contaminantes. En este estudio se evaluó la eficiencia de las mazorcas de maíz (CC), el óxido de hierro (IO) y sus compuestos magnéticos en la eliminación del triclosán (30 mg L 1) utilizando ensayos de columna por lotes y lecho fijo. Los adsorbentes se caracterizaron por métodos analíticos (normas ASTM), instrumentales (microscopia, espectroscopia, BET, difracción de rayos X) y computacionales. Se analizaron las dosis de CC/IO/compuesto (0,001-2,5 g L 1), los tiempos de contacto (2,5-60 min) y las relaciones de CC (1:1, 2:1, 4:1).
Los resultados se ajustan a modelos cinéticos e isotérmicos. Las columnas de cama fija utilizaban CC y 4CC:1IO (más eficiente). CC contiene un 94,2 % de material lignocelulósico, una superficie irregular con 0,4 m2 g 1 y grupos funcionales (OH, CO, C-O-H). IOs ( 15 nm) tenía una superficie de 66,3 m 2/g, mientras que los compuestos oscilaban entre 1,4 y 2,2 m2 g 1. Las dosis óptimas fueron 2.0 g L 1 para CC y 3.75-25 veces para IO/composites, eliminando 84.7-94.1 % de triclosan dentro de 40-60 min. Los datos se ajustaron al modelo de pseudo-segundo orden (R2 = 0.89-0.99) e isotermas alineadas con los modelos de Langmuir y Sips (R2 = 0.97-0.99). En las columnas de lecho fijo, CC y 4CC:1IO alcanzaron la saturación a 700 y 1250 min, respectivamente, según el modelo de Bohart-Adams (R2 = 0,93-0,98).
La química computacional aclaró los mecanismos de eliminación del triclosán relacionados con su lipofilicidad, solubilidad y sitios lignocelulósicos reactivos. CC y sus compuestos son alternativas eficaces, sostenibles y de bajo costo para eliminar el triclosán y otros contaminantes lipofílicos emergentes, con potencial para aplicaciones más amplias de tratamiento del agua. Este estudio evaluó la capacidad de adsorción de los materiales para la eliminación del triclosán, incorporando modelos cinéticos, curvas de avance y simulaciones computacionales para comprender los mecanismos de eliminación.