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Enregistrement W1545709963 · doi:10.1186/s13065-015-0110-7

Simple and green technique for sequestration and concentration of silver nanoparticles by polysaccharides immobilized on glass beads in aqueous media

2015· article· en· W1545709963 sur OpenAlexafffund
Alaeddine Kibeche, Alexandre Dionne, Roxanne Brion-Roby, Christian Gagnon, Jonathan Gagnon

Notice bibliographique

RevueChemistry Central Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAqueous solutionChemistrySilver nanoparticleSilver nitrateChitosanPolymerPolysaccharideNanoparticleChemical engineeringNuclear chemistryIonic strengthOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Engineered nanoparticles have unique properties compared to bulk materials and their commercial uses growing rapidly. They represent a potential risk for environment and health and could be eventually released in water. Silver nanoparticles (Ag NP) are applied in various products and are well-known for their antibacterial properties. Nowadays, pre-concentration and separation methods for Ag NP possess some limitations. Here, we present a simple, green method to sequestrate and concentrate Ag NP from different aqueous media. RESULTS: Supported polysaccharides on glass beads synthesized in water by a single step reaction show high sequestration capacity of citrate-coated Ag NP in aqueous media. Supported polysaccharides were characterized by infrared spectroscopy, scanning electron microscopy (SEM) and elemental analysis. Sequestration of 83.0 % of Ag NP was attained from a 20 μg.L(-1) aqueous solution with supported chitosan in water whereas supported 2-hydroxyethylcellulose (HEC) reached 64.0 % in synthetic seawater in 2 h. The influence of polymer/glass beads ratio and molecular weight of polysaccharides was also studied. The effect of the salinity and humic acids on sequestration of Ag NP was investigated. Supported polymers have shown high performance for sequestration of ionic silver. Sequestration of 82.5 % and 80.8 % were obtained from a 60 μg.L(-1) silver ion (as nitrate salt) with supported HEC and chitosan, respectively. Sequestrated Ag NP was characterized with transmission electron microscopy (TEM) where images showed Ag NP with unchanged size and shape. CONCLUSIONS: This sequestration method, involving green synthesis, allows efficient concentration and characterization of Ag NP from different aqueous media. This simple and fast method is a potential sustainable technique for elimination of Ag NP and ionic silver from waste waters and waters at different salinities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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