Polymeric Composites with Embedded Nanocrystalline Cellulose for the Removal of Iron(II) from Contaminated Water
Notice bibliographique
Résumé
The exponential increase in heavy metal usage for industrial applications has led to the limited supply of clean water for human needs. Iron is one of the examples of heavy metals, which is responsible for an unpleasant taste of water and its discoloration, and is also associated with elevated health risks if it persists in drinking water for a prolonged period of time. The adsorption of a soluble form of iron (Fe2+) from water resources is generally accomplished in the presence of natural or synthetic polymers or nanoparticles, followed by their filtration from treated water. The self-assembly of these colloidal carriers into macroarchitectures can help in achieving the facile removal of metal-chelated materials from treated water and hence can reduce the cost and improve the efficiency of the water purification process. In this study, we aim to develop a facile one-pot strategy for the synthesis of polymeric composites with embedded nanocrystalline cellulose (NCC) for the chelation of iron(II) from contaminated water. The synthesis of the polymeric composites with embedded nanoparticles was achieved by the facile coating of ionic monomers on the surface of NCC, followed by their polymerization, crosslinking, and self-assembly in the form of three-dimensional architectures at room temperature. The composites prepared were analyzed for their physiochemical properties, antifouling properties, and for their iron(II)-chelation efficacies in vitro. The results indicate that the embedded-NCC polymeric composites have antifouling properties and exhibit superior iron(II)-chelation properties at both acidic and basic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».