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Enregistrement W2967998127 · doi:10.1002/ep.13344

Assessment and optimization of total ammonia nitrogen adsorption in aqueous phase by sodium functionalized graphene oxide using response surface methodology

2019· article· en· W2967998127 sur OpenAlexafffund
Arghavan Mirahsani, Majid Sartaj, Javier B. Giorgi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Progress & Sustainable Energy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésResponse surface methodologyAdsorptionCentral composite designAqueous solutionNitrogenOxideAnalytical Chemistry (journal)GrapheneChemistryPhase (matter)Materials scienceAmmoniaNuclear chemistryChromatographyPhysical chemistryNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Total ammonia nitrogen (TAN) uptake by sodium functionalized graphene oxide as an efficient adsorbent was evaluated and optimized using response surface methodology (RSM). Batch adsorption tests were carried out based on a central composite design experimental plan at 3 pH levels (6, 7, and 8) and 3 temperature levels (5, 25, and 45°C). The equilibrium condition was reached within 5 min. Quadratic models for percent TAN removal (R%) and solid phase TAN concentration (qe) as response were obtained and evaluated by statistical analysis to predict the experimental data. The models were reduced by eliminating insignificant terms. The final reduced models were significant (p < .0001) with R2 values .96 for R% and .97 for qe, respectively. The optimum pH and temperature to reach the maximum values for R% (58.23%) and qe (27.45 mg/g) were predicted by the RSM. The laboratory experiments were in very good agreement with the predicted optimized values for R% and qe by RMS as the error was 1.2 and 0.3%, respectively.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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