Removal of nickel ions on residue of alginate extraction from <i>Sargassum <scp>f</scp>ilipendula</i> seaweed in packed bed
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The residue of the alginate extraction, which has been shown as a good alternative material in the removal of toxic metals from industrial wastewater, is little explored as a biosorbent material. This study evaluated the removal of nickel ion in a fixed bed onto the residue of alginate extraction from Sargassum filipendula seaweed. The biosorption process in a dynamic fixed‐bed system evaluated the influence of flow rate and feed concentration, by mass transfer zone (MTZ) and the total removal percentage (%Remt). In order to assess the metal recovery potential and the lifetime of the column, two cycles of adsorption/desorption were performed. The continuous adsorption process was simulated using different dynamic models such as Bohart and Adams, Clark, Thomas, Yan et al., and Yoon and Nelson models. The best predictive model was Yan et al. Techniques, such as Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), scanning electron microscopy coupled with energy dispersive X‐ray (SEM‐EDX), helium gas picnometry, mercury porosimetry, and N2 physisorption (BET) were performed in order to compare the residue before adsorption with the material after the process. The results showed that the residue can be used to treat toxic metal contaminated effluents by biosorption processes efficiently.
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 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) | 0,000 | 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 ».