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Enregistrement W2068398233 · doi:10.1021/es010866k

Biosorption of Trivalent Chromium on the Brown Seaweed Biomass

2001· article· en· W2068398233 sur OpenAlexaff
Yeoung‐Sang Yun, Donghee Park, Jong Moon Park, Bohumil Volesky

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosorptionChromiumSorptionChemistryTitrationMetalMetal ions in aqueous solutionNuclear chemistryProtonationBiomass (ecology)AdsorptionInorganic chemistryOrganic chemistryIonBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosorption has attracted attention as a cost-effective means for the treatment of metal-bearing wastewater. However, the mechanism of metal binding is not clearly understood, and consequently, modeling of the biosorption performance is still raising debates. In this study, the biosorption of trivalent chromium was investigated with protonated brown alga Ecklonia biomass as a model system. Titration of the biomass revealed that it contains at least three types of functional groups. The Fourier transform infrared spectrometry showed that the carboxyl group was the chromium-binding site within the pH range (pH 1-5) used in this study, where chromium does not precipitate. The pK value and the number of carboxyl groups were estimated to be 4.6 +/- 0.1 and 2.2 +/- 0.1 mmol/g, respectively. The equilibrium sorption isotherms determined at different solution pH indicated that the uptake of chromium increased significantly with increasing pH. A model for the description of chromium biosorption was developed incorporating the hydrolysis reactions that chromium undergoes in the aquatic phase. The model was able to predict the equilibrium sorption experimental data at different pH values and chromium concentrations. In addition, the speciation of the binding site as a function of the solution pH was predicted using the model in order to visualize the distribution of chromium ionic species on the binding site.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations380
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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