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Enregistrement W2537859388 · doi:10.1002/cjce.22727

Removal of Cr (VI) from aqueous solutions by titanate nanomaterials synthesized via hydrothermal method

2016· article· en· W2537859388 sur OpenAlexvenueno aff
Gongduan Fan, Rujing Lin, Zhaoyue Su, Xiuyong Lin, Xu Renxing, Wei Chen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAdsorptionAqueous solutionHydrothermal circulationLangmuir adsorption modelNanomaterialsChemical engineeringSpecific surface areaExothermic reactionMonoclinic crystal systemAbsorption (acoustics)ChemistryMaterials scienceBET theoryInorganic chemistryNuclear chemistryNanotechnologyCatalysisPhysical chemistryOrganic chemistryCrystal structureComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Titanate nanomaterials (TNs) were synthesized via a simple hydrothermal method. The physical‐chemical properties of the as‐prepared TNs, such as morphology, structure, surface area, and chemical composition, were characterized by XRD, SEM, and BET. The absorption capability and adsorptive mechanism of Cr (VI) in aqueous solutions were tested in the static system. The results showed that the TNs prepared with reaction time of 24 h were in pure monoclinic phase which aggregated mutually to form a unique layered structure. TNs were considered excellent adsorbents to Cr (VI). When pH = 1, the adsorption capacity was up to 83.91 mg/g. The adsorption kinetics of Cr (VI) followed the pseudo‐first order model. The equilibrium adsorption time of TNs was 80 min. The Langmuir isotherm model fitted the equilibrium data best. The adsorption of Cr (VI) onto TNs was an exothermic process, and the adsorption process was mainly composed of electrostatic attraction. The structure of TNs basically remained unchanged after adsorption.

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)0,0000,000
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 GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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