Kinetic study and Box–Behnken design approach to optimize the sorption process of toxic azo dye onto organo-modified bentonite
Notice bibliographique
Résumé
Kinetic study was applied for sodium bentonite (Na-B) and hexadecylpyridinium bentonite (HDP-B) under different amounts, namely 50% (50HDP-B), 100% (100HDP-B), and 200% (200HDP-B) with respect to cation exchange capacity (CEC). Pseudo first-order and pseudo second-order kinetic models were performed to optimize the sorption of Congo red (CR) dye from aqueous solution. The experimental data fit the pseudo second order kinetic model well. The sorption capacity (qe) of CR dye by the organo-bentonites at equilibrium was 36.0 mg g−1 (72.1%) for 50HDP-B, 48.05 mg g−1 (96.1%) for 100HDP-B, and 49.2 mg g−1 (98.4%) for 200HDP-B. These results were considerably higher than that found by Na-B. Response surface methodology with three-variable, three-level Box–Behnken design was applied for 100HDP-B to describe the removal of CR dye. The effects of three variables, namely temperature, adsorbent dosage, and initial dye concentration, were studied. Predicted values of adsorption efficiency were found to be in good agreement with the obtained experimental values (R2 = 0.97). A second-order polynomial model successfully described the effects of independent variables on the CR dye removal. At the optimized condition, the toxic azo dye could be quantitatively removed from aqueous solution. The results of the present study suggest that the organo-bentonite can be used as an efficient sorbent for dye removal from aqueous solution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».