MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2444087780 · doi:10.5539/mas.v10n7p222

Removal of Chromium and Nickel from Electroplating Wastewater Using Magnetite Particulate Adsorbent: (1) Effect of pH, Contact Time and Dosage, (2) Adsorption Isotherms and Kinetics

2016· article· en· W2444087780 sur OpenAlexvenueno aff
Donatus Dube, Champaklal T. Parekh, Bothwell Nyoni

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionChromiumWastewaterNickelMetal ions in aqueous solutionMagnetiteFreundlich equationElectroplatingMaterials scienceChemistryMetalEnvironmental scienceMetallurgyEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater discharged into municipal sewer systems from electroplating process plants contains a heavy load of metal ions and often requires pre-discharge treatment. Treatment of wastewater to reduce the concentration of metal ions employing an adsorption process has been studied using a wide range of adsorbents. In this work, the concentrations of chromium and nickel ions in wastewater samples from a local electroplating shop were found to be above the limits set out by the Bulawayo City Council, and the Environmental Management Agency, a statutory agency under the Ministry of Environment and Tourism, Government of Zimbabwe. Furthermore, the removal of chromium and nickel ions from the wastewater using magnetite as an adsorbent is studied. Magnetite particulate adsorbent used in this experiment has demonstrated to be an effective adsorbent material. At the optimum process operating pH of 4 – 7 the absorbent was able to achieve removal rates of up to 99% for chromium and 98% for nickel. The adsorption processes for chromium and nickel have been proven to be physical in nature using the Dubinin-Radushkevich isotherm model. Also, the adsorption kinetics data fit well with 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern Applied ScienceMême sujetAdsorption and biosorption for pollutant removalTravaux en français237 207