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Enregistrement W2024364292 · doi:10.1002/cjce.20531

Removal of reactive blue 19 and reactive blue 49 textile dyes by citrus waste biomass from aqueous solution: Equilibrium and kinetic study

2011· article· en· W2024364292 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Mahwish Asgher, Haq Nawaz Bhatti

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Peshawar
Mots-clésSorptionChemistryReactive dyeFreundlich equationAqueous solutionNuclear chemistryBiosorptionLangmuirBiomass (ecology)AdsorptionOrganic chemistryDyeing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this study was to establish the potential of inexpensive and locally available biomaterial, that is, lignocellulosic waste of Citrus sinensis as biosorbent to remove reactive anthraquinone dyes from aqueous solution. The effects of immobilisation and chemical treatment of biosorbent were also explored for the enhanced sorption of dyes. Biosorbent was chemically treated with organic and inorganic reagents of which acetic acid augmented the sorption capacities for Reactive blue 19 and Reactive blue 49 attaining equilibrium in 60 min. While immobilisation of biosorbent into calcium alginate beads reduced the sorption capacity and the time to achieve equilibrium was prolonged up to 120 min. Sorption of both reactive dyes was found to be dependent on pH of media and maximum removal was observed at pH 2. The sorption process was fast and the data followed pseudo‐second‐order kinetic rate equation (R2 = 0.99). The equilibrium data were also fitted to Freundlich, Langmuir and Temkin isotherms. The mechanism of sorption was found to be physiosorption. FTIR analysis and SEM imaging of biosorbent were also carried out to study functional groups involved and morphological changes at the surface of biomass. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations101
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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