Graphene Oxide–Chitosan Composite Material for Treatment of a Model Dye Effluent
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Graphene oxide (GO) was cross-linked with chitosan to yield a composite (GO-LCTS) with variable morphology, enhanced surface area, and notably high methylene blue (MB) adsorption capacity. The materials were structurally characterized using thermogravimetric analysis and spectroscopic methods (X-ray diffraction, Fourier transform infrared spectroscopy, Raman spectroscopy, and 13C solid-state NMR) to support that cross-linking occurs between the amine groups of chitosan and the −COOH groups of GO. Equilibrium swelling studies provide support for the enhanced structural stability of GO-cross-linked materials over the synthetic precursors. Scanning electron microscopy studies reveal the enhanced surface area and variable morphology of the cross-linked GO materials, along with equilibrium and kinetic uptake results with MB dye in aqueous media, revealing greater uptake of GO-LCTS composites over pristine GO. The monolayer uptake capacity (Qm; mg g–1) with MB reveals twofold variation for Qm, where GO-LCTS (402.6 mg g–1) > GO (286.9 mg g–1). The kinetic uptake profiles of MB follow a pseudo-second-order trend, where the GO composite shows more rapid uptake over GO. This study reveals that the sorption properties of GO are markedly improved upon formation of a GO–chitosan composite. The facile cross-linking strategy of GO reveals that its physicochemical properties are tunable and versatile for a wider field of application for contaminant removal, especially over multiple adsorption–desorption cycles when compared against pristine GO in its highly dispersed nanoparticle form.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle