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Enregistrement W3046527313 · doi:10.1002/jctb.6544

The removal of inorganic phosphate from water using carboxymethyl cellulose‐iron hydrogel beads

2020· article· en· W3046527313 sur OpenAlexaff
David Ure, Bülent Mutus

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarboxymethyl celluloseChemistryNuclear chemistryPhosphateCelluloseSelf-healing hydrogelsSodiumPolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Inorganic phosphate (Pi) is key to improved crop yields; however, agricultural drainage leads to the accumulation of this nutrient in aquatic ecosystems and promotes the formation of harmful algal blooms. The aim of this study was to produce a hydrogel with high binding capacity and affinity towards Pi produced from carboxymethyl cellulose (CMC) and iron (III) chloride (FeCl3). RESULTS CMC was converted to CMC‐Fe composites by incubation with FeCl3. The half‐lives (t1/2) of CMC functionalization with 25 mmol L−1 FeCl3 were 11.56 min (1.5% CMC) and 13.91 min (3.0% CMC). The apparent dissociation constants (KD App) of CMC‐Fe were estimated to be 33.99 μmol L−1 (1.5% CMCFe) and 24.81 μmol L−1 (3.0% CMC‐Fe). The phosphate binding capacity (PBC) of the hydrated hydrogels were 74.0 ± 3.06 mg g−1 (1.5% CMCFe) and 91.4 ± 4.51 mg g−1 (3.0% CMC‐Fe). Laboratory‐scale continuous flow filtration studies showed an average removal of 91.3% (mixed filter) and 52.5% (unmixed filter). Batch type treatment of agricultural drainage showed a reduction in Pi content from 0.40 to 0.11 mg L−1 (1.5% CMC‐Fe) and 0.17 mg L−1 (3.0% CMC‐Fe). The amount of bound‐Pi was 26.7 ± 0.63 μg g−1 (1.5% CMC‐Fe) and 32.8 ± 1.31 μg g−1 (3.0% CMC‐Fe). The iron leached from 1.5% and 3.0% CMC‐Fe beads was 11.98 ± 1.80 and 3.57 ± 1.63 mg g−1, respectively. CONCLUSION The CMC‐Fe hydrogel shows great promise as a Pi‐adsorbing material with applications in the treatment of agricultural drainage. © 2020 Society of Chemical Industry (SCI)

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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