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Enregistrement W2538170734 · doi:10.1021/acs.iecr.6b02814

Modular Cross-Linked Chitosan Beads with Calcium Doping for Enhanced Adsorptive Uptake of Organophosphate Anions

2016· article· en· W2538170734 sur OpenAlexafffund
Mohammad H. Mahaninia, Lee D. Wilson

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésEpichlorohydrinChitosanCalciumGlutaraldehydeChemistryAdsorptionCalcium alginatePhosphateBeadNuclear chemistryDesorptionDopingChromatographyBiochemistryMaterials sciencePolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chitosan beads were cross-linked at variable composition with glutaraldehyde (GA) and epichlorohydrin (EP), respectively. The beads were post-treated by impregnation with a CaCl 2 solution and characterized to evaluate the structure and physicochemical effect of calcium doping. The bead adsorption properties were studied at pH 8.5 with p -nitrophenyl phosphate (PNPP), where beads cross-linked with GA showed higher uptake relative to beads cross-linked with EP. Calcium doping of GA beads showed a 4-fold greater uptake (0.97 mmol g –1 ) over non-cross-linked (NCL) beads (0.23 mmol g –1 ). By comparison, EP-based beads with calcium doping showed a 2-fold enhancement for the uptake of PNPP (0.90 mmol g –1 ) over NCL beads. This work illustrates the utility of cross-linking and calcium doping as modular strategies for tuning the adsorption behavior of chitosan-based beads. Calcium-doped beads cross-linked with glutaraldehyde showed favorable adsorption–desorption properties where the uptake capacity of PNPP remained relatively constant (19.6–17.5%) over several regeneration cycles. The results of this work contribute significantly to the development of advanced materials for the controlled uptake and treatment of waterborne phosphate species.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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