Cationic High Molecular Weight Lignin Polymer: A Flocculant for the Removal of Anionic Azo-Dyes from Simulated Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
The presence of dyes in wastewater effluents made from the textile industry is a major environmental problem due to their complex structure and poor biodegradability. In this study, a cationic lignin polymer was synthesized via the free radical polymerization of lignin with [2-(methacryloyloxy) ethyl] trimethyl ammonium chloride (METAC) and used to remove anionic azo-dyes (reactive black 5, RB5, and reactive orange 16, RO16) from simulated wastewater. The effects of pH, salt, and concentration of dyes, as well as the charge density and molecular weight of lignin-METAC polymer on dye removal were examined. Results demonstrated that lignin-METAC was an effective flocculant for the removal of dye via charge neutralization and bridging mechanisms. The dye removal efficiency of lignin-METAC polymer was independent of pH. The dosage of the lignin polymer required for reaching the maximum removal had a linear relationship with the dye concentration. The presence of inorganic salts including NaCl, NaNO₃, and Na₂SO₄ had a marginal effect on the dye removal. Under the optimized conditions, greater than 98% of RB5 and 94% of RO16 were removed at lignin-METAC concentrations of 120 mg/L and 105 mg/L in the dye solutions, respectively.
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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) | 0,000 | 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 ».