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Enregistrement W2587918867 · doi:10.5539/ijc.v9n2p10

Multi-templated Pb-Zn-Hg Ion Imprinted Polymer for the Selective and Simultaneous Removal of Toxic Metallic Ions from Wastewater

2017· article· en· W2587918867 sur OpenAlexvenueno aff
Morlu Stevens, Bareki S. Batlokwa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBotswana International University of Science and Technology
Mots-clésChemistrySorbentMetal ions in aqueous solutionMethacrylic acidEthylene glycol dimethacrylatePolymerizationMolecular imprintingFourier transform infrared spectroscopyMonomerEthylene glycolPolymerNuclear chemistryAdsorptionIonInorganic chemistrySelectivityChemical engineeringOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multi-templated Pb-Zn-Hg ion imprinted polymer was synthesized to demonstrate the selective and simultaneous removal of the named targeted ions. Molecular Imprinting Technology was employed, guided by thermal bulk polymerization method, methacrylic acid as the functional monomer and ethylene glycol dimethylacrylate as crosslinking agent in the presence of the initiator azobisisobutyronitrile; Pb(II), Zn(II) and Hg(II) ions as template ions, and 1,10-phenanthroline as the complexing agent. Rigorous, optimal template removal method was employed. Physical and chemical properties of the sorbent were investigated using Fourier Transform Infrared Spectroscopy, X-ray Diffraction and Atomic Force Microscopy. Operational parameters: time, pH and sorbent dosage for the rebinding batch experiments were optimized and found to be 15 min, 7.5 and 666.7 mg/L respectively. Percentage recoveries of the removed targeted ions from spiked samples were: 92.14 ± 0.16%, 106.09 ± 0.17% and 99.86 ± 0.04%. The synthesized sorbents showed good selectivity towards the targeted metal ion by removing 90% - 98% of the templated ions as compared to 58% - 62% of the competitive ions.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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