Comparative study on adsorption of perfluorooctane sulfonate (PFOS) and perfluorooctanoate (PFOA) by different adsorbents in water
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Perfluorinated compounds (PFCs) are emerging environmental pollutants. Perfluorooctane sulfonate (PFOS) and perfluorooctanoate (PFOA) are the two primary PFC contaminants that are widely found in water, particularly in groundwater. This study compared the adsorption behaviors of PFOS and PFOA on several commercially available adsorbents in water. The tested adsorbents include granular activated carbon (GAC: Filtrasorb 400), powdered activated carbon, multi-walled carbon nanotube (MCN), double-walled carbon nanotube, anion-exchange resin (AER: IRA67), non-ion-exchange polymer, alumina, and silica. The study demonstrated that adsorption is an effective technique for the removal of PFOS/PFOA from aqueous solutions. The kinetic tests showed that the adsorption onto AER reaches equilibrium rapidly (2 h), while it takes approximately 4 and 24 h to reach equilibrium for MCN and GAC, respectively. In terms of adsorption capacity, AER and GAC were identified as the most effective adsorbents to remove PFOS/PFOA from water. Furthermore, MCN, AER, and GAC proved to have high PFOS/PFOA removal efficiencies (≥98%). AER (IRA67) and GAC (Filtrasorb 400) were thus identified as the most promising adsorbents for treating PFOS/PFOA-contaminated groundwater at mg L(-1) level based on their equilibrium times, adsorption capacities, removal efficiencies, and associated costs.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle