Kinetic, isotherm, and thermodynamic studies of Cr(VI) removal from aqueous solution using mesoporous silica materials prepared by fly ash
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A series of mesoporous silica materials (FMD, FMT, and FMC were synthesized with DTAB, TTAB, and CTAB as template, respectively) have been prepared using fly ash as a silica resource. The as‐synthesized materials were characterized by BET, XRF, FTIR, and XPS. The results confirmed the mesoporous structure and nitrogen content to act as potential adsorbents. The adsorption properties of these materials were also investigated by batch adsorption experiments. The FMC exhibited the highest effective removal of Cr(VI) (99%). The Cr(VI) adsorption process over FMC follows the pseudo‐second‐order kinetic and Langmuir model. Thermodynamic studies revealed that the Cr(VI) adsorption by FMC was spontaneous and endothermic. The study of the adsorption mechanism showed that the removal of Cr (VI) by FMC is through electrostatic attraction and chemical reduction. The coexisting ions experiment showed that FMC had high selectivity for Cr(VI). After three regeneration cycles, the Cr(VI) removal rate of FMC adsorbent still remained about 80%. Thus, this inexpensive adsorbent (FMC) is suitable for removing Cr(VI) from discharged industrial water.
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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 | 0,001 |
| 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 ».