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Enregistrement W2952902130 · doi:10.4236/jeas.2019.92004

Preparation and Characterization of Activated Carbon Based on Wood (<i>Acacia auriculeaformis</i>, Côte d’Ivoire)

2019· article· en· W2952902130 sur OpenAlexaff
Drissa Ouattara Kra, N’guadi Blaise Allou, Patrick Athéba, Patrick Drogui, Albert Trokourey

Notice bibliographique

RevueJournal of Encapsulation and Adsorption Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdsorption, diffusion, and thermodynamic properties of materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivated carbonNuclear chemistryBET theoryAdsorptionPhosphoric acidChemistrySodium hydroxideSpecific surface areaIodine valueMethylene blueOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work is to prepare one of the best activated carbon (CA) based on wood (Acacia auriculeaformis). The chemical activation method was used for varying the chemical agent namely phosphoric acid H3PO4 (CAA), sodium hydroxide NaOH (CAB), and sodium chloride NaCl (CAS). The physico-chemical analysis of the three activated carbons indicated that, under the conditions of preparation, the activated carbons possess activation efficiencies lower than 50% (41.81% for CAA, 26.25% for CAB and 48.87% for CAS), low ash content (CAA: 5.00%, CAB: 14.90 and CAS: 6.60%) and iodine values ranging from 190.35 mg/g to 380.71 mg/g, suggesting that the good quality of the prepared activated carbon. The surface functional groups using Boehm test and the zero point charge (pHZPC) methods confirmed the acidic, basic and neutral character for CAA, CAB and CAS respectively (CAA: pHZPC = 4.8, CAB: pHZPC = 8.2, CAS: pHZPC = 6.8). The surface specific areas were determined through the liquid phase adsorption of acetic acid and methylene blue using the Langmuir method and BET analysis. Also, the porosity was determined. The BET surface areas of CAA, CAB and CAS were respectively 561.60 m2/g, 265.00 m2/g and 395.40 m2/g. The influence of chemical activation agent on pores formation was confirmed by scanning electron microscopic (SEM) analysis. CAA was selected as the best activated carbon because of its good surface area and good pore volume compared to those found in the literature. Therefore, its application as an adsorbent for effluents treatment could be explored. In addition, the best activating agent for coal from Acacia auriculeaformis was found to be phosphoric acid.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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