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Enregistrement W1513424839 · doi:10.1155/2015/571213

Modeling the Sorption of Ni<sup><b>2+</b></sup> and Co<sup><b>2+</b></sup> on Saprist Peat Using the Response Surface Methodology

2015· article· en· W1513424839 sur OpenAlexafffund
Emmanuel S. Asapo, Cynthia A. Coles, Leonard M. Lye

Notice bibliographique

RevueJournal of Waste Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSorptionPeatAdsorptionMetalChemistryResponse surface methodologyWastewaterAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryNuclear chemistryChromatographyEnvironmental engineeringPhysical chemistryEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A detailed study of the sorption of Ni 2+ and Co 2+ from simulated wastewater on saprist peat is presented. The significantly decomposed peat possessed a strong sorptive capacity that was maintained over a wide range of pH. With a metal concentration range of 50 to 200 mg/L, pH range of 3 to 10, peat dose of 2 to 40 g/L, and contact time of 12 to 24 h, batch experiments were conducted based on a four-factor Box-Behnken response surface design. The percentage removals of Ni 2+ and Co 2+ were analyzed using analysis of variance. Second order response surface models were developed with the significant factors and their interactions to predict the percentage sorption of Ni 2+ and Co 2+ independently. The prediction equations were verified with additional data not used in developing the equations. The study showed that the saprist peat could be a potential industrial metal adsorbent and the percentage of uptake of Ni 2+ and Co 2+ could be accurately predicted using the second order response surface models developed. Ni 2+ uptake was greater for the two metals and reached a maximum value at just below a neutral pH and Co 2+ uptake continued to increase from pH &gt; 5, with higher uptake percentage at pH 10.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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