Study of adsorption kinetic, mechanism, isotherm, thermodynamic, and design models for Cu(II) ions on sulfuric acid-modified Eucalyptus seeds: temperature effect
Notice bibliographique
Résumé
The present research was investigated to remove the Cu(II) ions from aqueous solution by adsorption technology using surface-modified Eucalyptus seeds (SMES). Adsorption kinetics, mechanism, isotherms, and thermodynamic parameters were estimated. It was found that the adsorption of Cu(II) ions onto SMES follows pseudo-second-order kinetics. Adsorption mechanism was well explained with intraparticle diffusion and Boyd kinetic models. Diffusivity values of the Cu(II) ions to the SMES were estimated at different temperatures. Effective diffusivity values were estimated at 30°C: 1.9297 × 10−11, 2.1446 × 10−11, 2.0165 × 10−11, 2.2440 × 10−11, and 2.7434 × 10−11 m2 s−1 for an initial Cu(II) ions concentration of 20–100 mg L−1, respectively. Freundlich adsorption isotherm model agreed with the experimental data to a greater extent, showing the multilayer adsorption of Cu(II) ions onto SMES. The maximum monolayer adsorption capacity of SMES for Cu(II) ions was found to be 76.94 mg of Cu(II) ions g−1 of SMES at 30°C. The determinations from the thermodynamic study show that the process was feasible, spontaneous, and exothermic in nature. A single-stage batch adsorber was designed using Freundlich isotherm model, to estimate the amount of adsorbent that was needed to treat the known volume of the effluent.
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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) | 0,000 | 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 ».