Paracetamol removal by bimetallic zero-valent Fe/Cu with benjamina leaf extract
Notice bibliographique
Résumé
A green synthesis approach using Ficus benjamina leaf extract was successfully used for preparing bimetallic zero-valent iron (Fe)/copper (Cu) nanoparticles. The F. benjamina nano-zero-valent iron/copper (FB-nZVFe/Cu) was characterised by energy-dispersive X-ray spectroscopy, scanning electron microscopy and Fourier transform infrared spectroscopy. The characterisation showed that bimetallic nanoparticles had been synthesized. The removal efficiency at a concentration of 10 mg/l reached 86% under the following conditions: dose of 0·5 g/l, time of 45 min and pH of 5. FB-nZVFe/Cu had good durability and stability and possessed excellent reusability for removal of paracetamol (C 15 H 12 N 2 O) even after being reused five times. The results were analysed according to the Langmuir and Freundlich adsorption isotherm models. The adsorption data agree more with the Langmuir model (R 2 = 0·9989), with q max = 16·49 mg/g. The results of adsorption kinetics indicate that paracetamol uptake on FB-nZVFe/Cu follows a pseudo-second-order kinetic model. Overall, FB-nZVFe/Cu is a favourable green material for removal of paracetamol from aqueous solutions. The effect of varying the functional parameters was investigated using linear regression analysis; they were found to account for more than 98% of the variables affecting the removal procedure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».