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Enregistrement W3108955307 · doi:10.1002/cjce.23961

Use of fibroin polypeptide from silk processing waste as an effective biosorbent for heavy metal removal

2020· article· en· W3108955307 sur OpenAlexaffvenue
Yifeng Huang, Muhammad Usman Farooq, Prodip K. Kundu, Swapnali Hazarika, Xianshe Feng

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibroinSorptionAdsorptionChemical engineeringChemistryBombyx moriBiopolymerAqueous solutionNuclear chemistryMaterials sciencePolymer chemistryComposite materialSILKOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Silk fibroin was extracted from Bombyx mori cocoon and used as a biosorbent to remove Pb 2+ , CrO 4 2− , Cu 2+ , and Co 2+ from aqueous solutions. The sorption isotherms for the metals in fibroin were determined, and a thermodynamic analysis (ΔG ° , ΔH ° , and ΔS ° ) of the sorption process showed that the metal sorption in fibroin was physical, spontaneous, and endothermic. The sorption kinetics data was found to match well with the modified pseudo‐second‐order rate model, and the sorption rate constant was determined based on a rectified approach of model fitting. It was shown that the sorption rate constant was largely independent of the initial sorbate concentration, which was expected because it is a specific quantity characterizing the relationship between sorbate concentration and the rate of sorption. The metal‐loaded fibroin could be regenerated easily by stripping the metal off fibroin using ethylenediamine tetraacetic acid, and the sorption performance of the regenerated fibroin remained the same as pristine fibroin. When used repeatedly over 10 sorption‐regeneration cycles, the fibroin biosorbent showed no change in sorption capacity, which demonstrates the excellent stability and reusability of the fibroin biopolymer for metal capture from water.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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