Phosphorylated cellulose nanofibers exhibit exceptional capacity for uranium capture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigate the adsorption of hexavalent uranium, U(VI), on phosphorylated cellulose nanofibers (PHO-CNF) and compare the results with those for native and TEMPO-oxidized nanocelluloses. Batch adsorption experiments in aqueous media show that PHO-CNF is highly efficient in removing U(VI) in the pH range between 3 and 6. Gelling of nanofiber hydrogels is observed at U(VI) concentration of 500 mg/L. Structural changes in the nanofiber network (scanning and transmission electron microscopies) and the surface chemical composition (X-ray photoelectron spectroscopy) gave insights on the mechanism of adsorption. The results from batch adsorption experiments are fitted to Langmuir, Freundlich, and Sips isotherm models, which indicate a maximum adsorption capacity of 1550 mg/g, the highest value reported so far for any bioadsorbent. Compared to other metals (Zn, Mn, and Cu) and typical ions present in natural aqueous matrices the phosphorylated nanofibers are shown to be remarkably selective to U(VI). The results suggest a solution for the capture of uranium, which is of interest given its health and toxic impacts when present in aqueous matrices.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».