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Enregistrement W2294852669 · doi:10.5539/mas.v10n5p67

The Adsorption of Rhodamine B in Water by Modified Zeolites

2016· article· en· W2294852669 sur OpenAlexvenueno aff
Cheng Wang, Ning Li, Yong Zhang Pan, La Hua Jin

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Project of Guangdong Province
Mots-clésAdsorptionLangmuirFreundlich equationRhodamine BAmmonium bromideChemistryHydrochloric acidIsothermal processZeta potentialRhodamineInorganic chemistryMaterials scienceNuclear chemistryPulmonary surfactantOrganic chemistryThermodynamicsCatalysisNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, modified zeolites were prepared through the modification of raw zeolites, using hydrochloric acid (HCl) and cetyl trimethyl ammonium bromide (CTAB), whose properties were then characterized by a Zeta Potential Meter and an X-ray diffractometer. Also, the adsorption mechanisms were investigated in depth. The experimental results indicated that, in terms of the adsorption capacity of Rhodamine B in water, the modified zeolites were more favorable than the raw zeolites. As the dosage of adsorbent increased, the removal percentage of Rhodamine B in the water increased, while the unit adsorption capacity decreased. The pH value of the solution, and reaction temperature imposed little effects on the adsorption of the Rhodamine B. In accordance with the adsorption thermodynamic results, Langmuir and Freundlich isothermal adsorption models were able to accurately describe the adsorption of Rhodamine B in water by the modified zeolites. The fitting results had a higher correlation when using a Freundlich isothermal model. At 303 K, the static saturated adsorption capacity was 4.41 mg/g. The kinetic results demonstrated that the adsorption of Rhodamine B in water using modified zeolites fit well with the pseudo-second-order kinetic model.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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