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Enregistrement W2810776718 · doi:10.1039/c8dt01213j

A novel magnetite nanorod-decorated Si-Schiff base complex for efficient immobilization of U(<scp>vi</scp>) and Pb(<scp>ii</scp>) from water solutions

2018· article· en· W2810776718 sur OpenAlexaff
Ayub Khan, Jinlu Xing, Ahmed Mourtada Elseman, Pengcheng Gu, Kashif Gul, Yuejie Ai, Riffat Jehan, Ahmed Alsaedi, Tasawar Hayat, Xiangke Wang

Notice bibliographique

RevueDalton Transactions · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNanorodMagnetiteSchiff baseMagnetite NanoparticlesSiliconChemistryChemical engineeringBase (topology)NanotechnologyMaterials scienceNuclear chemistryInorganic chemistryPolymer chemistryNanoparticleMagnetic nanoparticlesOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel silicon Schiff base complex (Si-SBC) and magnetite nanorod-decorated Si-SBC (M/SiO2-Si-SBC) were synthesized and well characterized in detail. The synthesized materials were applied for the removal of U(vi) and Pb(ii) from water solutions under various experimental conditions. The monolayer maximum adsorption capacities of M/SiO2-Si-SBC (6.45 × 10-4 mol g-1 for Pb(ii) and 4.82 × 10-4 mol g-1 for U(vi)) obtained from the Langmuir model at 25 °C and pH = 5.00 ± 0.05 were higher than those of Si-SBC (5.18 × 10-4 mol g-1 for Pb(ii) and 3.70 × 10-4 mol g-1 for U(vi)). Moreover, DFT calculations showed that the high adsorption energies (Ead) of 7.61 kcal mol-1 for Pb2+-(Si-SBC) and 2.72 kcal mol-1 for UO22+-(Si-SBC) are mainly attributed to stronger electrostatic interactions. The results revealed that the Si-SBC and M/SiO2-Si-SBC could be used as efficient adsorbents for the effective elimination of U(vi) and Pb(ii) from contaminated wastewater. High sorption capacity and reusability indicated the practical applications of the synthesized materials in environmental pollution cleanup.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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