Production and characterisation of activated carbon and carbon nanotubes from potato peel waste and their application in heavy metal removal.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Herein, activated carbon (AC) and carbon nanotubes (CNTs) were synthesised from potato peel waste (PPW). Different ACs were synthesised via two activation steps: firstly, with phosphoric acid (designated PP) and then using potassium hydroxide (designated PK). The AC produced after the two activation steps showed a surface area as high as 833 m 2 g −1 with a pore volume of 0.44 cm 3 g −1 , where the raw material of PPW showed a surface area < 4 m 2 g −1 . This can help aid and facilitate the concept of the circular economy by effectively up-cycling and valorising waste lignocellulosic biomass such as potato peel waste to high surface area AC and subsequently, multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs). Consequently, MWCNTs were prepared from the produced AC by mixing it with the nitrogen-based material melamine and iron precursor, iron (III) oxalate hexahydrate. This produced hydrophilic multi-wall carbon nanotubes (MWCNTs) with a water contact angle of θ = 14.97 °. Both AC and CNT materials were used in heavy metal removal (HMR) where the maximum lead absorption was observed for sample PK with a 84% removal capacity after the first hour of testing. This result signifies that the synthesis of these up-cycled materials can have applications in areas such as wastewater treatment or other conventional AC/CNT end uses with a rapid cycle time in a two-fold approach to improve the eco-friendly synthesis of such value-added products and the circular economy from a significant waste stream, i.e., PPW.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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