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Enregistrement W2134561895 · doi:10.1002/cjce.21671

Removal of lead (II) and cadmium (II) from aqueous solutions using spent <i>Agaricus bisporus</i>

2012· article· en· W2134561895 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Heng Xu, Yuxia Chen, Haiyan Huang, Yingyi Liu, Zhirong Yang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionChemistryAgaricus bisporusAqueous solutionCadmiumDesorptionLangmuir adsorption modelNuclear chemistryMetalMetal ions in aqueous solutionIon exchangeIonic strengthAdsorptionBiosorptionIonic bondingInorganic chemistryIonOrganic chemistryMushroom

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The sorption of Pb and Cd from aqueous solutions by spent Agaricus bisporus was investigated. The effects of contact time, pH, ionic medium, initial metal concentration, other metal ions presence and ligands were studied in batch experiments at 25°C. Maximum sorption for both metals was found to occur at an initial pH of around 5.5. The equilibrium process was well described by the Langmuir isotherm model, with maximum sorption capacities of 0.2345 and 0.1273 mmol g−1 for Pb and Cd respectively. Kinetic data followed the pseudo‐second‐order kinetic model. The presence of NaCl and NaClO4 caused a reduction in Cd sorption, while Pb sorption was not remarkably affected. The presence of other metals did not affect Pb removal, while the Cd removal was much reduced. HCl or EDTA solutions were able to desorb Cd from the spent Agaricus bisporus (SAB) completely, while an approximately 60% and 15% desorption yield was obtained for Pb when HCl 0.01 mol L−1 or EDTA 0.001 mol L−1 were used, respectively. The results of FTIR, SEM and EDX analysis indicated that other mechanisms, such as surface complexation and electrostatic interactions, must be involved in the metal sorption in addition to ion exchange. © 2012 Canadian Society for Chemical Engineering

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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