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
Notice bibliographique
Résumé
A detailed study of the sorption of Ni2+ and Co2+ 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 Ni2+ and Co2+ 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 Ni2+ and Co2+ 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 Ni2+ and Co2+ could be accurately predicted using the second order response surface models developed. Ni2+ uptake was greater for the two metals and reached a maximum value at just below a neutral pH and Co2+ uptake continued to increase from pH > 5, with higher uptake percentage at pH 10.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».