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Enregistrement W3026241517 · doi:10.1139/cjc-2020-0142

Study involving removal of azo dye Direct Orange 34 by adsorption in zeolite–clay system

2020· article· en· W3026241517 sur OpenAlexvenueno aff
Mohuli Das, Sudipta Dasgupta, Marcos Antônio Klunk, Soyane Xavier Juceli Siqueira, Farid Chemale, Paulo Roberto Wander

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryZeoliteAdsorptionSodaliteVermiculiteAqueous solutionMethyl orangeOrange (colour)Methylene bluePorosityOrange GNuclear chemistryChemical engineeringOrganic chemistryCatalysisPhotocatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, dyes have procured a wide range of application in the textile industry. These organic compounds possess toxic agents and act as water pollutants. Such dyes can be extracted by adsorption to prevent water pollution. The present work proposes removal of azo dye Direct Orange 34 from the aqueous solution using mixtures of sodalite zeolite (Si/Al ratio 2.5) and clay (vermiculite in 1.0, 2.5, 5.0 g). The methodology involves a system with different stages of separation, considering specified retention time (72, 48, 24, 12, 6 h) of adsorbate and dye concentrations (100, 50, 25, 10, 5 mg/L). The zeolite–vermiculite mixture has a high potential of dye removal due to extensive surface area and porosity with excellent cation exchange capacity conferring its adsorbent property. High concentrations (50 and 100 mg/L) and longer retention times than 48 h results in 50% removal of dyes, whereas a low concentration level (25, 10, 5 mg/L) increases the removal efficiency (74%). Henceforth, the experiment concluded that the zeolite–clay mixtures are capable of azo dye extraction.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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