<font>Fe–Al</font> NANO-OXIDE PREPARED BY SOL–GEL METHOD USING PRECURSOR OF <font>HCl</font> DIGESTED LIQUID FRACTION OF LATERITE: ARSENIC ADSORPTION PERFORMANCE
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticle oxide of Fe–Al with surface area 68.9 m2/g and pore volume of 0.10–0.11 mL/g is synthesized using Fe–Al precursor obtained from HCl digested liquid fraction of laterite. Acid digestion of laterite is performed using solid acid ratio of 50 g raw laterite to 200 mL 6 N HCl . The liquid fraction is filtered through Whatman filter of grade 1 and 200 mL filtrate consists mainly of ~ 0.5 mol/L Fe and ~ 0.11 mol/L Al ions. Sol–gel method is used to prepare nano-oxide of Fe–Al . SEM, HRTEM and surface area analyzer are used for textural characterization of the nanoparticles. HRTEM micrograph indicates that sizes of prepared nanoparticles of Fe–Al oxide are in the range of 50 nm to 100 nm. In batch mode operation, 1.5 g/L adsorbent concentration is found to be capable to reduce the arsenic concentration of contaminated groundwater (collected from Dhobdhobi, Mallikpur, 24 Paraganas (s), West Bengal, India) from ~ 440 to ~ 11 μg/L. The Langmuir maximum capacities of As(V) and As(III) from synthetic solution and arsenic (as total) from contaminated groundwater on Fe–Al nano-oxide are obtained as 20.74 mg/g, 6.13 mg/g and 6.8 mg/g, respectively.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».