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Enregistrement W2617909254 · doi:10.11159/icepr17.125

Studies on Novel Zerovalent Iron Decorated Cellulose Nanofibers for Defluoridation

2017· article· en· W2617909254 sur OpenAlexvenueno aff
Nalini Sankararamakrishnan, Shruti Mishra

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZerovalent ironNanofiberCelluloseMaterials scienceChemical engineeringChemistryNanotechnologyAdsorptionOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is an essential and important component of the universe and it plays a pivotal role in the proper functioning of the earth's ecosystems. In spite of the several water bodies, potable drinking water is not readily available for millions of people around the world. The main cause of this scenario could be associated with rapid industrialization and population growth. Over seven hundred inorganic and organic micropollutants in water have been reported. Some of these micropollutants are highly carcinogenic and toxic while some have very long residence times in the environment and are neither biotransformable nor biodegradable. Several techniques are available to remove these contaminants from potable water and industrial wastewater which include conventional coagulation, chemical precipitation, ion-exchange, reverse osmosis, electrolysis, electrodialysis, and adsorption. Among these, Adsorption, is a cost effective technique that removes both organic and inorganic contaminants from water. The most widely adsorbents for water treatment are activated carbon, activated alumina (1), and biosorbents like cellulose, chitosan (2). It is well known that cellulose is a natural biodegradable polysaccharide is bestowed with very good features to promote diverse applications. This naturally occurring polysaccharide, (C6H10O5)n, has anhydroglucose rings as the repeat unit with a -1,4 glucosidic bond. The excellent properties attributed to this polysaccharide such as biodegradability, good stability, intramolecular hydrogen bonding, etc. prompted us to explore its potential for the effective interaction with contaminants (3). Indeed conversion of natural macro fibers to nano fibers would result in increased surface area and increased sorption. The combination of nanotechnology and chemical modification is an alternative approach offering a new technological platform to improve the binding efficiency of biobased adsorbents. As the size of biosorbents is reduced to nanoscale, the huge increase in the specific area is expected to provide an enhanced density of binding sites on the adsorbent Further, doping of nano particles of zerovalent iron, will further improve the sorption capacity of the sorbent towards the contaminants. It is well known that nano zerovalent iron exhibits high metal scavenging properties owing to the reactive nature of iron present in the zerovalent state. Recently, zerovalent iron (ZVI) has been found useful for the rapid adsorption of As(III) and As(V) (4) and its reactivity was found to increase in smaller dimensions i.e., nanoscale zero-valent iron (NZVI). However, because of their advanced dispersive properties, these nano adsorbents with small dimensions are difficult to recycle and may lead to loss of the adsorbent and bring about secondary pollution to the environment (5, 6). To overcome these difficulties, embedding of nanoparticles in the membranes with high surface area would lead to practical environmental applications.

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)0,001
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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,284
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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