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Enregistrement W3111154493 · doi:10.1186/s42834-021-00100-z

Specifically designed magnetic biochar from waste wood for arsenic removal

2021· article· en· W3111154493 sur OpenAlexaff
Chih-Kuei Chen, Jiajia Chen, Nhat-Thien Nguyen, Thuy-Trang Le, Nguyen Cong Nguyen, Chang‐Tang Chang

Notice bibliographique

RevueSustainable Environment Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharAdsorptionArsenicChemistryEnvironmental chemistryGroundwaterIon exchangeManganesePulp and paper industryWaste managementPyrolysisOrganic chemistryIonGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Arsenic is a carcinogenic substance, with many cases of poisoning related to arsenic pollution in groundwater. In Taiwan arsenic in groundwater caused the notorious Blackfoot disease. Methods for arsenic removal from water include precipitation, membrane processes, ion exchange, and adsorption, but these processing technologies suffer from high investment costs and complex operations. The traditional adsorption method cannot be used for arsenic removal due to its high operating costs, difficulties in recovery, and low adsorption capacity. To address these issues, this study designed an adsorption material based on biochar for arsenic removal with higher adsorption properties and easy recovery. Biochar sources are readily available from waste wood as a cheap and environmentally friendly material. The efficiency of As (III) removal is also promoted by FeCl 3 and KMnO 4 . The objectives of this research are to obtain optimum operation conditions by assessing the effects of different iron and manganese contents, different doses, different pH and different initial concentration. The adsorption mechanism between As (III) and biochar was studied by adsorption isotherms and the kinetic model. X-ray diffraction, energy-dispersive X-ray spectroscopy and elemental analyzer analysis results show that modified biochar has major elements of Fe and Mn. There is greater magnetism, 40 emu g − 1 , in the modified biochar. The maximum adsorption efficiency of 81% and 0.72 mg g − 1 capacity occurs when the ratio of Mn, Fe and C is 4:1:1. The adsorption capacity is high under higher pH with pristine biochar and 1FeC under lower pH with 1Fe2MnC. The reaction mechanism is divided into four pathways. The first pathway is the attachment of As (III) ions into the pore of biochar via physical adsorption. In the second pathway, biochar can connect with As (III) through hydrogen bonding from the function group -OH in the biochar and the As (III) itself. In the third pathway, they can contact each other by electron force when the biochar surface is filled with a positive charge. In the fourth pathway, the compounds of manganese have strong oxidizability to oxidize As (III) to As(V). The iron ions then act as a bridge connecting the biochar and the As (III), resulting in the formation of new complex compounds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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