Eine Übersichtsarbeit, die von Mitarbeitern des Instituts für Chemie und des Instituts für Petrochemische Prozesse der Akademie der Wissenschaften Aserbaidschans mitverfasst wurde, wurde in einer internationalen wissenschaftlichen Zeitschrift veröffentlicht.
Wie das Institut für Chemie elchi mitteilte, wurde der Artikel mit dem Titel „Polymer-Sorbentien zur Reinigung von Abwässern: Struktur-Leistungs-Beziehungen und Adsorptionsmechanismen“ in der Zeitschrift „Environmental Quality Management“ veröffentlicht, die in den internationalen wissenschaftlichen Datenbanken „Web of Science“ und „Scopus“ indexiert ist. Der Impact Factor der Zeitschrift beträgt 2,3 und ihr Quartil ist Q3.
Die Autoren des Artikels sind Çiçək Seyidova, Həcər Aslanova, Nigar Şıxverdiyeva, Nərgiz Rəhimli, Cəmilə Quliyeva, Aytac Cavadzadə, Ülviyyə Məmmədova und Nizami Zeynalov von der Abteilung für Nanostrukturierte Metall-Polymer-Katalysatoren des Instituts für Chemie sowie Pərvanə Mövsümovadır vom Institut für Petrochemische Prozesse. In der Übersichtsarbeit wurden polymerbasierte Sorbentien, die bei der Reinigung von Abwässern eingesetzt werden, die Beziehungen zwischen ihrer Struktur und der Adsorptionseffizienz sowie die Mechanismen der Abtrennung verschiedener Schadstoffe aus Wasser analysiert. Die Anwendungsmöglichkeiten von Polymersorbentien bei der Reinigung von Schwermetallen, synthetischen Farbstoffen, Per- und Polyfluoralkylsubstanzen (PFAS), Arzneimittelrückständen und endokrinschädlichen Verbindungen wurden untersucht. Der Einfluss der Modifizierung der funktionellen Gruppen von Polymeren, der Packungsdichte und der porösen Struktur auf den Adsorptionsprozess wurde bewertet.
Darüber hinaus wurden wissenschaftliche Informationen über vielversprechende Materialien wie molekular geprägte Polymere, Polymer-Ionische Flüssigkeiten, stimuliempfindliche Hydrogele und magnetische Polymer-Nanokomposite zusammengefasst. Die bestehenden Herausforderungen im Zusammenhang mit der Regeneration, Wiederverwendung, strukturellen Stabilität und praktischen Anwendung von Sorbentien wurden analysiert. Die Anwendungsperspektiven von Machine-Learning-Ansätzen bei der Entwicklung von Polymersorbentien in zukünftigen Forschungsarbeiten wurden ebenfalls hervorgehoben.
Der Artikel ist eine wichtige Quelle für wissenschaftliche Forschung zur Entwicklung von polymerbasierten Sorbentien, zur Verbesserung von Technologien zur Abwasserreinigung und zur Lösung ökologischer Probleme.