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Enregistrement W2101674699 · doi:10.1080/09593330.2011.599429

Optimization of an adsorption process for tetrafluoroborate removal by zirconium (IV)-loaded orange waste gel from aqueous solution

2011· article· en· W2101674699 sur OpenAlexaff
Bimala Pangeni, Hari Paudyal, Katsutoshi Inoue, Hidetaka Kawakita, Keisuke Ohto, Hiroyuki Harada, Biplob Kumar Biswas, Shafiq Alam

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionEndothermic processAqueous solutionZirconiumSorptionChemistryLangmuir adsorption modelNuclear chemistryInorganic chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation provides new insights into the effective removal of tetrafluoroborate (BF4-) by means of bio-sorption on waste generated in the orange juice industry. It was undertaken to evaluate the feasibility of zirconium (IV)-loaded saponified orange waste gel for BF4- removal from an aqueous solution. Batch adsorption experiments were carried out to study the influence of various factors such as pH, presence of competing anions, contact time, initial BF4- concentration and temperature on the adsorption of BF4-. The optimum BF4- removal was observed in the equilibrium pH region 2-3. The presence of coexisting anions showed no adverse effect on BF4- removal except SO4(2-). The equilibrium data at different temperatures were reasonably interpreted by the Langmuir adsorption isotherm and the maximum adsorption capacities were evaluated as 2.65, 3.28, 3.87 and 4.77 mmol g(-1) at 293, 298, 303 and 313 K, respectively. Thermodynamic parameters such as deltaGo, deltaHo and deltaSo indicated that the nature of BF4- adsorption is spontaneous and endothermic. The results obtained from this study demonstrate the potential usability of orange waste after juicing as a good BF4- selective adsorbent.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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