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Enregistrement W2613545206 · doi:10.1139/cjc-2016-0641

Magnetic alginate beads with high basic dye removal potential and excellent regeneration ability

2017· article· en· W2613545206 sur OpenAlexvenueno aff
Khalid Z. Elwakeel, A.A. El-Bindary, A.Z. El-Sonbati, A.R. Hawas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionSorptionEndothermic processChemistryFreundlich equationLangmuir adsorption modelLangmuirAqueous solutionComposite numberKineticsNuclear chemistryMaterials scienceComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The adsorption of crystal violet (CV) dye onto magnetic alginate (MAlg) composite from aqueous solutions was studied. Experiments were carried out as function of contact time, dosage, temperature, pH, and CV concentration in the solutions. Optimum CV uptake was observed at equilibrium pH 7 and most of the CV was sorbed within 30 min. The equilibrium adsorption data were analyzed using two common adsorption models: Langmuir and Freundlich. The results revealed that Langmuir isotherm fit the experimental results well. The maximum adsorption capacity obtained from Langmuir isotherm equation was 0.113 mmol g−1 at 298 ± 1 K. The kinetics adsorption of CV onto MAlg composite was investigated using the pseudo first-order and pseudo second-order kinetic models. The results showed that the adsorption of CV onto MAlg composite followed pseudo second-order kinetic model. Thermodynamic data indicated that the adsorption process is an endothermic and spontaneous reaction. Due to its outstanding adsorption capacities, MAlg composite is an excellent adsorbent for the removal of CV. The composite regeneration was greater than 98.6% with 0.01 mol/L HCl, and MAlg composite could be repeatedly utilized for CV removal with negligible loss in sorption capacity.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations99
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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