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Enregistrement W3021431169 · doi:10.1680/jenes.19.00031

An investigation of oil adsorption onto novel carbonised coconut fibres

2020· article· en· W3021431169 sur OpenAlexvenueno aff
Pooja Kakde, Ajay R. Tembhurkar

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCoconut Research and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionEndothermic processTaguchi methodsEnthalpyCoconut oilFreundlich equationPulp and paper industryChemistryMaterials scienceChromatographyChemical engineeringNuclear chemistryOrganic chemistryThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Removal of emulsified oil through the adsorption process using adsorbents from waste material is a cost-effective process. However, the determination of optimum conditions for the maximum removal at a minimum number of trials is the greatest challenge. The Taguchi method provides a solution for determining optimum conditions at a minimum number of trials with greater accuracy. The present research developed novel adsorbent carbonised coconut fibres prepared by thermally carbonising coconut waste for removal of emulsified oil from water. The analysis of variance revealed the influencing factors and their percentage contribution in the following order: initial concentration > pH > temperature > dose of adsorbent > contact time. The optimum conditions for maximum oil removal (about 98%) are pH of 2, dose of adsorbent of 6 g/l, temperature of 40°C, initial concentration of 500 mg/l and contact time of 180 min as per the analysis of means. The equilibrium studies suggested that the present adsorption process fitted best the Freundlich model. The adsorption capacity of carbonised coconut fibres was found to be 20.23 mg/g. The kinetic data fitted better the pseudo-second-order model, and thermodynamic enthalpy ΔH = 33.65 kJ/mol; thus, the adsorption of cutting oil is endothermic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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