Highly Efficient Removal of Suspended Solid Pollutants from Wastewater by Magnetic Fe <sub>3</sub> O <sub>4</sub> ‐Graphene Oxides Nanocomposite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, the magnetic Fe 3 O 4 ‐graphene oxide (Fe 3 O 4 ‐GO) nanocomposite is synthesized via a facile one‐pot hydrothermal method and used for settling down and removing solid suspended particles in wastewater. Physicochemical characterizations not only confirm the successful in‐situ deposition of magnetic Fe 3 O 4 nanoparticles on GO nanosheets, but also disclose the strong interaction between them. The Fe 3 O 4 ‐GO nanocomposite demonstrates an excellent capability of accelerating the settling process in the presence of magnetic field. It can reduce the Kaolinite solid particle concentration by an order of magnitude within 30 minutes, which is one time faster than that in the absence of magnetic field. The solid suspension absorbing behavior on the Fe 3 O 4 ‐GO nanocomposite in the presence of magnetic field is found to fit with Langmuir and Freundlich isotherm models and the pseudo‐second‐order kinetic model. The calculated adsorption capacity reaches 58.46 mg⋅mg −1 , and the initial adsorption rate reaches as high as 0.0275 mg⋅mg −1 ⋅min −1 . The Fe 3 O 4 ‐GO nanocomposite is proved to be an effective, efficient and promising magnetic coagulant for the rapid treatment of solid suspended particles in wastewater and natural water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».