Adsorptive removal of dyes from synthetic and real textile wastewater using magnetic iron oxide nanoparticles: Thermodynamic and mechanistic insights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnetic iron‐oxide nanoparticles exhibit high efficiency in wastewater treatment for many important reasons, including that they can remove contaminants from wastewater rapidly owing to their high external surface area/unit mass and interstice reactivity. Additionally, this type of iron oxide can easily be separated using a magnet after finishing the treatment process, can be used as a catalyst for the decomposition of adsorbed contaminants and thus reduce sludge formation, and can cost‐effectively meet the environmental regulations for wastewater treatment since it can be prepared in situ where treatment is needed via various techniques. In this study, we use magnetic iron oxide nanoparticles for dye removal from synthetic and real textile wastewater for the first time. The effects of different experimental parameters on dye removal, such as contact time, initial concentration, solution pH, and coexisting ions, were investigated. Computational modelling of the interaction of different dye molecules with different surfaces of γ‐Fe2O3 nanoparticles is performed to obtain more mechanistic insights on the adsorption behaviour. The results showed that dye adsorption was fast, as external adsorption was dominated. The adsorption equilibrium data fit very closely to the Langmuir adsorption isotherm model, confirming monolayer adsorption, which is supported by the adsorption computational calculations. The adsorption was spontaneous, endothermic, and physical in nature.
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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 ».