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Enregistrement W1964919724 · doi:10.14419/ijac.v2i1.1531

Biosorption of Ni (II) from aqueous solution using Acer saccharum leaves (ASL) as a potential sorbent

2013· article· en· W1964919724 sur OpenAlexafffund
DR.Hemakrishna Ravuri, W.B. Gilbert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésBiosorptionSorbentAdsorptionChemistryAqueous solutionFreundlich equationNuclear chemistryLangmuir adsorption modelLangmuirMetal ions in aqueous solutionMetalSorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research work Powder of Acer Saccharum Leaves (PASL) were used as a non-conventional, cost-effective sorbent for removal of Ni (II) from aqueous solutions in batch systems. The sorbent was characterised with respect to surface area, pore volume, etc. It was found that PASL has high specific surface area (11.99 m2/g) and contains Ni (II) binding functional groups (e.g. Hydroxyl and Carboxyl).The biosorbent was characterized by FTIR, SEM and X-ray mapping, and the powder surface area was determined by BET. The optimum biosorption conditions were determined as a function of pH, biomass dosage, contact time, and initial metal ion concentration. The maximum Ni (II) biosorption was obtained at pH 4.0. The equilibrium data were better fit by the Langmuir isotherm and Freundlich isotherm models. The kinetic studies indicate that the biosorption process of the metal ion Ni (II) has followed well the pseudo-second order, avrami and intraparticle diffusion models.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,993

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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