Arsenic(V) biosorption by charred orange peel in aqueous environments
Notice bibliographique
Résumé
Biosorption efficiency of natural orange peel (NOP) and charred orange peel (COP) was examined for the immobilization of arsenate (As(V)) in aqueous environments using batch sorption experiments. Sorption experiments were carried out as a function of pH, time, initial As(V) concentration and biosorbent dose, using NOP and COP (pretreated with sulfuric acid). Arsenate sorption was found to be maximum at pH 6.5, with higher As(V) removal percentage (98%) by COP than NOP (68%) at 4 g L(-1) optimum biosorbent dose. Sorption isotherm data exhibited a higher As(V) sorption (60.9 mg g(-1)) for COP than NOP (32.7 mg g(-1)). Langmuir model provided the best fit to describe As(V) sorption. Fourier transform infrared spectroscopy and scanning electron microscopy combined with energy dispersive X-ray spectroscopy analyses revealed that the -OH, -COOH, and -N-H surface functional groups were involved in As(V) biosorption and the meso- to micro-porous structure of COP sequestered significantly (2-times) higher As(V) than NOP, respectively. Arsenate desorption from COP was found to be lower (10%) than NOP (26%) up to the third regeneration cycle. The results highlight that this method has a great potential to produce unique 'charred' materials from the widely available biowastes, with enhanced As(V) sorption properties.
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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 ».