Dye Removal Using Hairy Nanocellulose: Experimental and Theoretical Investigations
Notice bibliographique
Résumé
Adsorption is a common technique for the treatment of dye-contaminated wastewater. Achieving a high dye removal capacity is a common challenge with sustainable, low-cost adsorbents. Recently, a class of easily functionalized, biorenewable cellulose nanoparticles called hairy nanocellulose has been developed. Electrosterically stabilized nanocrystalline cellulose (ENCC), which can be synthesized from wood pulp through a two-step oxidation by periodate and chlorite, is a form of hairy nanocellulose with a high negative charge density, and thus has the potential for a high adsorption capacity. In this work, the adsorption of methylene blue, a cationic dye, by ENCC was shown to occur up to charge stoichiometry (1400 mg dye/g adsorbent), at which point aggregation of ENCC-dye complexes is observed. A model is developed to show that the adsorption can be described by an ion-exchange mechanism and is influenced by the presence of other ions. Equilibrium dye removal is reduced at both high ionic strengths and low pH. To facilitate handling, composite hydrogel beads of sodium alginate and ENCC (ALG-ENCC beads) are developed, and their methylene blue removal capacity is shown to maintain a high removal capacity (1250 mg/g). ALG-ENCC beads provide a facile way to employ these nanoparticles on a larger scale, providing a potential means for the removal of dyes and other contaminants at larger wastewater volumes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».