Adsorption of volatile organic compounds on peanut shell activated carbon
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this work were to prepare porous activated carbon from peanut shell by chemical activation using ZnCl2 and study its volatile organic compounds adsorption capacities. The adsorption properties of ethyl on the prepared activated carbon were experimentally determined at different temperatures. The surface textural characteristic of the activated carbon was evaluated by N2 adsorption isotherm measurements. The average BET surface area, pore size, and micro‐pore volume of the prepared activated carbon were 1025 m2/g, 0.70 nm, and 0.37 cm3/g, respectively, with narrow pore size distribution. Higher adsorption capacity of toluene on the activated carbon was observed compared to ethyl benzene and p‐xylene, in particular at low vapour concentration ranges. The experimental isotherm data were also analyzed using the Langmuir, Langmuir‐Freundlich, and multisite Langmuir isotherm model. The Langmuir‐Freundlich and multisite Langmuir model provide the best fit for volatile organic compound adsorption isotherms. In addition, the surface and thermal properties of the activated carbon were also investigated using FT‐IR, Zeta‐potential, and TGA. Overall, the peanut shell activated carbon prepared in this study exhibited comparable surface properties and adsorption performance with the available commercial activated carbons and activated carbons prepared from other various sources reported in other literature.
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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 ».