Optimization of an adsorption process for tetrafluoroborate removal by zirconium (IV)-loaded orange waste gel from aqueous solution
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 ».