Influence of zeta potential of <scp> ZrO <sub>2</sub> </scp> and <scp> Al <sub>2</sub> O <sub>3</sub> </scp> nanoparticles on removal of metal ions by hybrid electrospun polyamide 6 membrane: Kinetics of adsorption and fouling mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrostatic charging of the adsorbent is a critical method for the selective removal of metal ions fromacidic wastewater. In this study, electrospun polyamide 6 (PA6) membranes were separately incorporated with Al 2 O 3 and ZrO 2 nanoparticles (NPs), and their ability in the removal of cations (eg, Al 3+ and Fe 3+ ) were evaluated by static adsorption and filtration methods. The impact of various parameters, namely microstructure, surface porosity, functional molecular groups, and hydrophobicity of membranes on the removal process, was investigated. By evaluating the zeta (ζ) potential of oxide ceramic NPs, it was found that the Al 2 O 3 and ZrO 2 NPs had positive and negative electrostatic charges inacidic solution, respectively. The results showed that the incorporation of negatively charged ZrO 2 NPs improved both the static adsorption and filtration removal capability of the PA6 membrane. The maximum adsorption efficiency of Al 3+ and Fe 3+ cations was 52.43% and 54.11%, and the highest filtration efficiency of the mentioned cations obtained by electrospun hybrid ZrO 2 incorporated PA6 membrane was 98.6% and 99.3%, respectively. It was also found that the adsorption of both Al 3+ and Fe 3+ cations correlated well with the pseudo‐second‐order kinetic model. The results also demonstrated that the dominant blocking models were switched with the increase in the initial concentration of metal ions from 5 ppm‐70 ppm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».