Removal of Heavy Metal Water Pollutants (Co<sup>2+</sup> and Ni<sup>2+</sup>) Using Polyacrylamide/Sodium Montmorillonite (PAM/Na-MMT) Nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanocomposites composed of polyacrylamide and nanoclay were synthesized via free-radical cross-linking polymerization and used to adsorb Co2+ and Ni2+ ions from water. The polyacrylamide (PAM)/sodium montmorillonite (Na-MMT) nanocomposites were characterized by Fourier transform infrared spectroscopy, X-ray diffraction, and scanning electron microscopy to confirm the interaction between montmorillonite and the polymer matrix. The effects of pH and heavy metal ion concentration on the adsorption capacity of PAM/Na-MMT were evaluated to determine suitable operating conditions for further experiments. Batch adsorption experimental data were fitted to Langmuir and Freundlich models, which provided information about the adsorption mechanism and the adsorbent surface. The highest Ni2+ removal yield was found to be 99.3% using the 2:1 (w/w) nanocomposite at pH 6 in 100 ppm of Ni2+ solution. The Co2+ removal yield was 98.7% at pH 6 in 60 ppm of Co2+ solution using the 4:1 (w/w) nanocomposite. These results were higher than those obtained by polyacrylamide and nanoclay under the same conditions (removal yield between 87.40 and 94.50%), indicating that PAM/Na-MMT nanocomposites remove heavy metal water pollutants more efficiently and can be used as a novel adsorbent for further industrial applications.
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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) | 0,001 | 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 ».