Potential effect of chemical and thermal treatment on the Kinetics, equilibrium, and thermodynamic studies for atrazine biosorption by the <i>Moringa oleifera</i> pods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effectiveness of chemical and thermal pretreatments on Moringa oleifera pods for the atrazine removal from water was investigated. The untreated pods (MOPun), the chemically treated pods (MOPC), and the chemically treated pods followed by the thermally treated pods (MOPT) were physico‐chemically and morphologically characterized by elemental, pHZPC, N2 physisorption, FTIR, and SEM analysis. The effect of modified pods was significant in increasing surface porosity, favouring the surface chemistry, and improving the atrazine biosorption capacity. Kinetics data were best explained by pseudo‐second order model for all biosorbents. The equilibrium data for biosorption were analyzed by using Langmuir, Freundlich, Sips, and Polanyi‐Manes (PMM) isotherm models to define the best correlation for atrazine biosorption capacity. Among the four isotherm models, both Sips and PMM were the models best fitted with the equilibrium isotherm for atrazine. The maximum atrazine adsorption capacities were 0.629, 1.580, and 7.47 mg · g−1 for MOPun, MOPC, and MOPT respectively with a maximum removal percentage of 65 %, 82 %, and 99 %. The thermodynamic studies showed that atrazine biosorption is favourable. The biosorption experiments demonstrated that Moringa oleifera pods have great potential for removing atrazine and other organic contaminants from water.
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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 ».