Comparison of natural adsorbents for metal removal from acidic effluent
Notice bibliographique
Résumé
Adsorption tests were carried out in acidic synthetic solutions (pH 2.0) using 20 g l(-1) of various natural adsorbents and 0.25 mM of 11 different metals. In decreasing order, the most efficient adsorbents tested were: oyster shells, cedar bark, vermiculite, cocoa shells and peanut shells. In contrast, weak metal adsorption was demonstrated by: red cedar wood, peat moss, pine wood, corn cobs and perlite. Metal adsorption capacities in acidic synthetic solution followed the order: Pb2+> Cr3+> Cu2+> Fe2+> Al3+> Ni2+> Cd2+ > Mn2+ > Zn2+ >> Ca2+, Mg2+. Alkaline treatment (0.75 M NaOH) increased the effectiveness of metal removal for the majority of adsorbents. In contrast, acid treatment (0.75 M H2SO4) either reduced or did not affect the adsorption capacity of the materials tested. Finally, oyster shells, red cedar wood, vermiculite, cocoa shells and peanut shells, were effective natural adsorbents for the selective recovery of lead and trivalent chromium from acidic effluent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».