Biosorption of Acid Yellow by Spent Brewery Grains in a Batch System: Equilibrium and Kinetic Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Biosorption of Acid Yellow (AY17) a monoazo acid dye currently used in textile and dyeing industries was investigatedusing Spent Brewery Grains (SBG) a brewing industry waste in a batch system with respect to initial pH, temperature,initial dye concentration, biosorbent dosage, and contact time. The biomass exhibited the highest dye uptake capacity at303 K, initial pH value of 2, the initial dye concentration of 150mg/L, biosorbent dosage of 0.5 g and contact time of 40min. The extent of dye removal increased with increase in time, biosorbent dosage and decreased with increase intemperature. The equilibrium sorption capacity of the biomass increased on increasing the initial dye concentration upto 150 mg/L and then started decreasing in the studied concentration up to 600 mg/L.The experimental results hasshown that the acidic pH favours the biosorption. Langmuir and Freundlich adsorption model is used for themathematical description of the biosorption equilibrium and isotherm constants are evaluated at different temperatures.Equilibrium data fitted very well to the Freundlich model in the studied concentration (25-600 mg/L) and temperature(303-323 K) ranges. The pseudo first- and second-order kinetic models were also applied to the experimental data. Theresults indicated that the dye uptake process followed the pseudo second-order rate expression and adsorption rateconstants increased with increasing concentration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».