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Enregistrement W3116264525 · doi:10.1002/cjce.24014

Adsorption performance of organic dyes in single and binary systems onto poly(itaconic acid)/magnetite sepiolite composite prepared via the green synthetic methods

2020· article· en· W3116264525 sur OpenAlexvenueno aff
Hucheng Ge, Ze Zhang, Xiaowei Zhao, Hai Li, Jingyi Sun, Xiaojun Jv

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-clésAdsorptionSepioliteMagnetiteEndothermic processItaconic acidComposite numberMethylene blueChemical engineeringLangmuir adsorption modelMaterials scienceChemistryOrganic chemistryComposite materialPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since organic dyes are poorly biodegradable and completely soluble, they are difficult to be efficiently and rapidly removed. Therefore, a poly(itaconic acid)/magnetite sepiolite composite (PIA/MSEP) is prepared via a simple and environmentally friendly approach. The resulting adsorbent is employed for adsorption of methylene blue (MB) and methyl violet (MV). Factors influencing dyes adsorption efficiency are systemically researched, such as pH, contact time, temperature, and initial concentration of dye. Under optimal experimental conditions, the adsorption behaviour is satisfactorily modelled by the Langmuir model, and the maximum adsorption capacity reaches 196.08 and 175.44 mg · g −1 for MB and MV, respectively. Adsorption is a fast process, well represented by pseudo‐second‐order rate expression, and being the equilibrium reached as short as 30 minutes for both MB and MV. The thermodynamic parameters suggest a favourable, spontaneous, and endothermic process. Fast, kinetic, and convenient magnetic separation, and a high adsorption capacity, make PIA/MSEP composite an impressive adsorbent for adsorption of organic dyes.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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