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Enregistrement W1981159240 · doi:10.1080/19443994.2014.992968

Chromium(VI) removal from aqueous solution using a new synthesized adsorbent

2014· article· en· W1981159240 sur OpenAlexaff
Qiuyi Wang, Nan Chen, Yang Yu, Chuanping Feng, Qian Ning, Weiwu Hu

Notice bibliographique

RevueDesalination and Water Treatment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromiumAdsorptionEndothermic processAqueous solutionChemistryComposite numberCalcinationDiffusionChemical engineeringCentral composite designNuclear chemistryResponse surface methodologyInorganic chemistryMaterials scienceChromatographyThermodynamicsComposite materialOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to effectively utilize agricultural wastes, the feasibility of using a novel calcined composite of dolomite, montmorillonite, and corn stover for removing chromium(VI) from aqueous solutions was examined. Batch experiments were conducted to investigate the effect of composite dosage, solution pH, initial concentration of chromium(VI), and temperature during the removal process. Chromium(VI) removal efficiency increased with increase in amount of the composite but remained almost unchanged (84–86%) when the solution pH increased from 2.0 to 11.0. The increase in chromium(VI) removal efficiency with increase in temperature from 20 to 40°C indicated that high temperature favored the removal process. This conclusion was also confirmed by adsorption energy evaluation where the reaction process was found to be endothermic and spontaneous. The removal process well fitted the pseudo-second-order kinetic model. Fitting of the experimental results with the intraparticle diffusion model revealed that the adsorption process was not controlled by the intraparticle diffusion. Isotherm studies demonstrated that the homogeneity of the composite surface and physical forces may more significantly affect the removal process.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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