The Use of Modified Beetroot Fibers by Sodium Dodecyl Sulfate (SDS) Cleaning Water Contaminated by Organic and Inorganic Compounds
Notice bibliographique
Résumé
The beetroot fibers were used to decontaminate water polluted by methylene blue dye (MB), to remove heavy metals from wastewater and to soften hard water. In order to improve the adsorbent performance and to determine the optimum conditions of industrial wastewater cleaning, the effect of fiber particle sizes, initial concentrations of pollutants, pH of aqueous solutions and effluent rates on the cleaning procedure were investigated. Data showed that the efficiency of cleaning increased when fiber particle size decreased (from mm to µm scale). Optimum pH value for adsorption was 6 to 6.5. Maximum metal cations retention or hardness of modified fibers by sodium dodecyl sulfate (SDS) was estimated at 70 mg per gram of fiber; while the maximum retention of methylene blue was found to be 300 mg of dye per gram of fiber. Chemical modification of fibers by an anionic surfactant such as sodium dodecyl sulfate increased the efficiency of the dye elimination by 2-fold when compared to unmodified fibers. The adsorption parameters were determined using Langmuir and Freundlich isotherms.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».