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Determination of Thermodynamic Parameters of Zinc (II) Adsorpton on Pulp Waste as Biosorbent

2014· article· en· W2048447099 sur OpenAlexaff
Panida Sampranpiboon, Pisit Charnkeitkong, Xian She Feng

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesRangsit University
Mots-clésGibbs free energyZincEndothermic processEnthalpyAdsorptionAqueous solutionChemistryPulp (tooth)Arrhenius equationExothermic reactionNuclear chemistryWaste managementMetallurgyMaterials scienceThermodynamicsActivation energyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dried pulp waste, a manufactured solid waste by product was used as a biosorbent for the removal zinc (II) from aqueous solution. A series of experiments were conducted in a batch system to evaluate the thermodynamic parameters of the pulp waste for zinc (II) removal at an initial pH value of 6.0, ZnCl 2 concentration of 50-200 ppm and temperature 30-50 °C. Thermodynamic parameters, such as Gibbs free energy change (ΔG°), enthalpy (ΔH°) and entropy (ΔS°), evaluation of zinc (II) adsorption on pulp waste showed that the adsorption process under the selected conditions was spontaneous and endothermic nature for all concentration and temperature studied. The activation energy of zinc (II) adsorption (E a ) was determined using modified Arrhenius equation as 1.89, 3.76, 4.73 and 6.46 kJ/mol at different concentration 50, 100, 150 and 200 ppm, respectively. The sticking probability (SP*) was also evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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