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Enregistrement W2912788480 · doi:10.1139/cjc-2018-0086

Response surface methodological optimization of batch Cu(II) sorption onto succinic acid functionalized SiO<sub>2</sub> nanoparticles

2019· article· en· W2912788480 sur OpenAlexvenueno aff
Amr A. Yakout, Medhat A. Shaker, Khalid Z. Elwakeel, Wael Alshitari

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionChemistrySuccinic anhydrideSurface modificationChemisorptionSuccinic acidZeta potentialLangmuir adsorption modelAdsorptionEndothermic processAqueous solutionNanoparticleAnalytical Chemistry (journal)Nuclear chemistryChemical engineeringPhysical chemistryNanotechnologyMaterials sciencePolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Functionalizing nanosilica (n-SiO2) particles with suitable active organic moiety leads to the formation of surfaces with precisely controlled physical and chemical characteristics. In this work, a novel nanosorbent (31 ± 2.4 nm), namely succinic acid functionalized nanosilica (n-SiO2@SA), was synthesized via a simple protocol using microwave irradiation to remove Cu(II) ions from aqueous media. The successful functionalization of n-SiO2 was confirmed by FTIR, and the thermal stability of n-SiO2@SA was investigated by TGA study. Other techniques, including HRTEM, DLS and zeta-potential, were utilized to investigate the chemical, surface, and morphological properties of the fabricated n-SiO2@SA. The response surface methodology (RSM) combined with three-level, three-factorial Box–Behnken design (BBD) was applied to optimize the multivariable sorption system using data obtained from 17 batch runs to reach 98.9% of Cu(II) ion removal. The predicted optimal conditions were as follows: contact time = 30 min, pH = 7.1, initial Cu(II) concentration = 317.5 mg L−1, and sorbent dose = 15 mg at which the maximum sorption capacities for n-SiO2 and n-SiO2@SA were 209.3 and 386.4 mg g−1, respectively, at 25 °C, thus supporting the validity of functionalization process. Non-linear regression and linear least-squares methods confirm the suitability of Langmuir model to describe the experimental endothermic, feasible, and chemisorption data, whereas the normalized standard deviation Δq% recommends the pseudo second-order kinetic model to represent the kinetic data. Real Cu-contaminated wastewaters were used to examine n-SiO2@SA nanosorbent for removing Cu(II) ions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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