Kinetic Modelling of the Removal of Multiple Heavy Metallic Ions from Mine Waste by Natural Zeolite Sorption
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the sorption of heavy metallic ions (HMIs), specifically lead (Pb2+), copper (Cu2+), iron (Fe3+), nickel (Ni2+) and zinc (Zn2+), by natural zeolite (clinoptilolite). These HMIs are combined in single-, dual-, triple-, and multi-component systems. The batch mode experiments consist of a total initial concentration of 10 meq/L normality for all systems, acidified to a pH of 2 by concentrated nitric (HNO3) acid. A zeolite dosage of 4 g per 100 mL of synthetic nitrate salt aqueous solution is applied, for a contact period of 5 to 180 min. Existing kinetic models on HMIs sorption are limited for multi-component system combinations. Therefore, this study conducts kinetic analysis by both reaction and diffusion models, to quantify the sorption process. The study concludes that the process correlates best with the pseudo-second-order (PSO) kinetic model. In the multi-component system combining all five HMIs, the initial sorption rate and theoretical equilibrium capacity are determined as 0.0033 meq/g·min and 0.1159 meq/g, respectively. This provides significant insight into the mechanisms associated with the sorption process, as well as contributing to the assessment of natural zeolite as a sorbent material in its application in industrial wastewater treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».