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Enregistrement W1984057179 · doi:10.1139/cjc-2014-0450

Thermodynamic and kinetic properties of the adsorption of 4-nitrophenol on graphene from aqueous solution

2015· article· en· W1984057179 sur OpenAlexvenueno aff
Ali I. Ismail

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueNanomaterials for catalytic reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionGrapheneChemistryAqueous solutionFreundlich equationLangmuirExothermic reactionThermodynamicsSaturation (graph theory)MonolayerLangmuir adsorption modelNitrophenolChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphene is a newly discovered material and is considered to be the new wonder material for many applications. The recent possibility of obtaining pure and fully characterized graphene opens the door to the study of the adsorption of toxic materials on graphene. The adsorption behavior of p-nitrophenol on graphene was studied in aqueous medium. The effect of each of pH, temperature, and dosage was emphasized. The highest calculated adsorption capacity of 4-nitrophenol was found to be 15.5 mg/g, assuming Langmuir fitting starting from 11.1 mg/g initial concentration at 298 K and pH = 6. Fitting the data using the Freundlich isotherm model predicted a favorable adsorption process (n > 1). The rise and saturation areas of the isotherms were fitted as pseudo first-order and pseudo second-order processes, respectively, with relatively good fit (k 1 = 0.0023/s, k 2 = 0.68 g mg −1 s −1 ). The thermodynamic properties indicated a spontaneous and exothermic 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 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 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,627

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,168 · 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.

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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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