Sorption capacities of chitosan/polyethylene oxide (PEO) electrospun nanofibers used to remove ibuprofen in water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pharmaceutical residues coming from urban wastewater were recognized as a major source of pollution for the aquatic environment. Their occurrence in most municipal effluent seems to indicate that conventional wastewater treatments have only a limited ability to remove such substances from sewage. Therefore, the undesired effects caused by these emergent contaminants on the environment force the authorities to consider new measures to treat and recycle contaminated water. In this study, electrospun nanofibers made of chitosan and poly(ethylene oxide) (PEO) were used to remove the anti-inflammatory drug ibuprofen in solution. The electrospinning parameters such as the mixture solution concentration, applied voltage, distance needle-collector, and flow rate were optimized to get the best nanofiber morphology characterized by scanning electron microscopy (SEM). With the use of a high-performance liquid chromatography with ultraviolet diode array detection (HPLC-UV DAD) system, sorption tests were performed by modifying experimental conditions, e.g. pH, concentration of ibuprofen, and temperature of the tested solutions. Langmuir, Freundlich, and Dubinin-Radushkevich (DR) adsorption models were compared for the mathematical description of adsorption equilibria. Kinetic assays showed that the adsorption of chitosan nanofiber followed a pseudo-second-order model. After 20 min of exposure, 25 mg of nanofiber had removed 70% of the initial ibuprofen concentration.
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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 ».