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Enregistrement W3047386351 · doi:10.1002/cjce.23854

<i>Spirulina platensis‐</i>capped mesoporous magnetic nanoparticles for the adsorptive removal of chromium

2020· article· en· W3047386351 sur OpenAlexvenueno aff
Sreelakshmi Mohan, Gopika Govindankutty, Asha Sathish, K. Nithya

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionChemisorptionX-ray photoelectron spectroscopySuperparamagnetismLangmuir adsorption modelMonolayerEndothermic processMesoporous materialChromiumMaterials scienceChemistryChemical engineeringNuclear chemistryBET theoryNanoparticleCatalysisNanotechnologyPhysical chemistryOrganic chemistryMagnetization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The magnetic nanoparticles prepared through the co‐precipitation method were surface modified usingSpirulina platensis. The mesoporous and superparamagnetic nature of the adsorbent was confirmed by Brunauer‐Emmett‐Teller (BET) and vibrating sample magnetometer (VSM) analyses, respectively. Further, an increased specific surface area of 75.3 m2/g was reported in the BET studies. Parameters such as pH, contact time, concentration, and temperature were studied to optimize the operating conditions influencing adsorption. Thermodynamic studies justified the spontaneity and endothermic nature of adsorption. The adsorbent exhibited a better performance at 1.5 pH and 120 minutes of contact time. The monolayer adsorption capacity of the material was found to be 29.23 mg/g from the evaluation of Langmuir adsorption isotherm. The second‐ order kinetic studies suggest the predominance of chemisorption. Further, the X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS) studies confirmed that the adsorption mechanism is electrostatic attraction accompanied by reduction. Notably, a regeneration efficiency of 75.26% was achieved with NaOH as the desorbing agent.

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 seuil0,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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