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Enregistrement W1983191460 · doi:10.5539/ijc.v1n1p2

Effect of Biosorption Parameters Kinetics Isotherm and Thermodynamics for Acid Green Dye Biosorption from Aqueous Solution by Brewery Waste

2009· article· en· W1983191460 sur OpenAlexvenueno aff
V. Jaikumar, V. Ramamurthi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCouncil of Scientific and Industrial Research, India
Mots-clésBiosorptionChemistrySorptionFreundlich equationNuclear chemistryLangmuirAdsorptionAqueous solutionLangmuir adsorption modelKineticsWastewaterChromatographyEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosorption of Acid Green (AG 25) was investigated using Spent Brewery Grains (SBG) a brewing industry waste in abatch system with respect to initial pH, temperature, initial dye concentration, biosorbent dosage, and contact time. Thebiomass exhibited the highest dye uptake capacity at 303 K, initial pH value of 3, the initial dye concentration of90mg/L, biosorbent dosage of 0.2 g and contact time of 75 min. The extent of dye removal increased with increase intime, biosorbent dosage and decreased with increase in temperature. The equilibrium sorption capacity of the biomassincreased on increasing the initial dye concentration up to 90 mg/L and then started decreasing in the studiedconcentration up to 300 mg/L. The experimental result has shown that the acidic pH favours the biosorption. Langmuirand Freundlich adsorption model is used for the mathematical description of the biosorption equilibrium and isothermconstants are evaluated. Equilibrium data fitted very well to the Langmuir model. The pseudo first- and second-orderkinetic models were also applied to the experimental data. The results indicated that the dye uptake process followed thepseudo second-order rate expression and biosorption rate constants increased with increasing concentration.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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