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Enregistrement W1600941495 · doi:10.1002/clen.201300386

Crop Residue Ashes as Adsorbents for Basic Dye (<scp>M</scp>ethylene Blue) Removal: Adsorption Kinetics and Dynamics

2013· article· en· W1600941495 sur OpenAlexfundno aff
Rakesh Kumar Ghosh, D. Damodar Reddy

Notice bibliographique

RevueCLEAN - Soil Air Water · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre Technologique des Résidus Industriels
Mots-clésAdsorptionChemistryFreundlich equationAqueous solutionMethylene blueLangmuir adsorption modelNuclear chemistryLangmuirChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the quest for identifying low‐cost, locally available and effective adsorbents, pigeon pea ( Cajanus cajan L.) residue ash (PRA) and sunflower ( Helianthus annuus L.) residue ash (SRA) were evaluated as adsorbents for sequestering a basic dye, methylene blue (MB), from aqueous solution. Effects of contact time, initial solution pH and adsorbent dose on MB adsorption were investigated. MB adsorption onto PRA and SRA was dependent on initial solution pH, with adsorption being greater at higher pH. Percent MB removal increased with increase in adsorbent's dose. Adsorption followed pseudo‐second order kinetics. Intraparticle diffusion was not the sole rate‐controlling step. Both film diffusion and intraparticle diffusion controlled the adsorption process. The equilibrium data fitted well to Langmuir isotherm as compared to Freundlich isotherm, on the basis of coefficient of determination and error analysis. The maximum MB adsorption capacities of PRA and SRA were found as 58.8 and 62.5 mg g −1 , respectively. The free energy change and dimensionless equilibrium parameter revealed spontaneous and favorable nature of MB adsorption onto crop residue ashes. Results demonstrate that the PRA and SRA have high adsorptive potential as compared to many previously reported ash based adsorbents, and hence can be used for treating water contaminated with cationic dyes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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