Removal of lead ions from aqueous solutions using powdered corn cobs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper is a report on an investigation conducted on adsorption of lead ions (Pb2+) onto powdered corn cobs (PCC). Corn cobs were collected from a selected location in Nigeria. The corn cobs were crushed and pulverised into different particle sizes. Its compositions and adsorption properties of Pb2+ onto PCC were studied. The effects of pH, particle size of PCC, and initial concentration of Pb2+ on the adsorption properties were monitored. The adsorption capacities were analysed by using standard adsorption models. The models were evaluated statistically (total error, coefficient of determination (CD), model of selection criterion (MSC), and root mean square error). The study revealed that PCC contained 2.33%, 86.89%, 10.78%, 0.52%, and 4.56% ash, volatile, moisture, solubility in water, and solubility in 0.25 M of HCl by mass, respectively. Acid digestion of a gram of PCC indicated that PCC contained no chromium and lead, but contained 131 mg Fe, 54.79% carbon, 8.03% hydrogen, 0.41% nitrogen, 0.010 mg of Al, and 1.70 mg calcium. The isotherm models parameters were 28.509 L/mg and 0.141 mg/g; 0.138 mg/g and 11.494 L/mg; 0.142 L/mg and 0.013 mg/g; 0.129 mg/g and 25.641 L/mg, 28.509 L/mg, 3.795 mg/g and 2.336 for Langmuir, Freundlich, Temkin, activated sludge, and Redlich–Peterson. The PCC particle size, initial pH, and initial Pb2+ concentration had effects on the adsorption parameters. The statistical evaluations showed that the best model for adsorption of lead ions from raw water onto PCC based on lower errors, high CD (0.88), reliability (97.5%), and MSC (1.86) was Freundlich and followed by activated sludge model. It was concluded that PCC is a good adsorbent like powdered eggshell and other carbon‐based materials.
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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) | 0,001 | 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 ».