Low‐cost biosorbent based on <i>Moringa oleifera</i> residues for herbicide atrazine removal in a fixed‐bed column
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A low‐cost biosorbent based on Moringa oleifera Lam (MO) seed husks was used in order to remove atrazine (ATZ) from aqueous solutions in a continuous system. The influence of some parameters, such as bed depth, flow rate, pH, and inlet concentration, on ATZ biosorption was investigated. The breakthrough and saturation time increased with the increase of bed depth. However, the opposite behaviour was observed for the flow rate. The sorption capacity, breakthrough, and saturation time were similar at all values of pH tested. Increasing the inlet concentration, the MO sorption capacity also increased, while the breakthrough and saturation time decreased. The Adams‐Bohart, Thomas, dose‐response, and Yoon‐Nelson models were applied to predict the breakthrough curves. All models showed good agreement with the experimental data, presenting good values of the correlation coefficient (R2). The results showed that MO seed husks can be effectively used as a biosorbent to remove the atrazine in aqueous solutions, achieving five cycles of biosorption‐desorption without loss of biosorption capacity, which demonstrates the potential of MO as a biosorbent for the removal of ATZ being a low‐cost and efficient alternative to the use of conventional materials.
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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) | 0,001 | 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 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 ».