Kinetics of Cd(<scp>ii</scp>) adsorption and desorption on ferrihydrite: experiments and modeling
Notice bibliographique
Résumé
The kinetics of Cd(ii) adsorption/desorption on ferrihydrite is an important process affecting the fate, transport, and bioavailability of Cd(ii) in the environment, which was rarely systematically studied and understood at quantitative levels. In this work, a combination of stirred-flow kinetic experiments, batch adsorption equilibrium experiments, high-resolution transmission electron microscopy (HR-TEM), and mechanistic kinetic modeling were used to study the kinetic behaviors of Cd(ii) adsorption/desorption on ferrihydrite. HR-TEM images showed the open, loose, and sponge-like structure of ferrihydrite. The batch adsorption equilibrium experiments revealed that higher pH and initial metal concentration increased Cd(ii) adsorption on ferrihydrite. The stirred-flow kinetic results demonstrated the increased adsorption rate and capacity as a result of the increased pH, influent concentration, and ferrihydrite concentration. The mechanistic kinetic model successfully described the kinetic behaviors of Cd(ii) during the adsorption and desorption stages under various chemistry conditions. The model calculations showed that the adsorption rate coefficients varied as a function of solution chemistry, and the relative contributions of the weak and strong ferrihydrite sites for Cd(ii) binding varied with time at different pH and initial metal concentrations. Our model is able to quantitatively assess the contributions of each individual ferrihydrite binding site to the overall Cd(ii) adsorption/desorption kinetics. This study provided insights into the dynamic behavior of Cd(ii) and a predictive modeling tool for Cd(ii) adsorption/desorption kinetics when ferrihydrite is present, which may be helpful for the risk assessment and management of Cd contaminated sites.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».