Removal of ammonium cations from aqueous solution using arene‐sulphonic acid functionalised SBA‐15 as adsorbent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Removal of ammonium cations from aqueous solution was investigated using an arene‐sulphonic acid functionalised mesostructured SBA‐15 material as adsorbent. Arene‐sulphonic acid‐SBA‐15 (AS‐SBA‐15) was prepared via a co‐condensation strategy using tetraethylorthosilicate (TEOS) and 2‐(4‐chlorosulphonylphenyl)ethyltrimethoxysilane (CSPTMS) as framework precursors under acidic conditions. The material exhibited high surface area (680 m2/g) and total pore volume (0.84 mL/g). The effects of adsorbent loading, initial ammonium concentration, temperature, pH and the presence of competitive ions on the adsorption performances were investigated. The ammonium removal increased with the increase of the adsorbent loading and the decrease of the initial concentration. The adsorption capacity decreased with increasing the temperature. Maximum adsorption capacity obtained at 5°C was ca. 19 mg NH /g adsorbent. The isotherms data were studied using different adsorption models and thermodynamic parameters were calculated. Competitive ions such K+ and Na+ slightly affected the ammonium adsorption. After six adsorption–desorption cycles, the adsorbent retained its adsorption capacity.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».