Trypan blue removal from water with zein sorbents and laccase
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zein-based materials were used to remove Trypan blue from water under flow conditions and in batch tests. In flow tests, zein dissolved at pH = 13 was injected in sand columns and subsequently coagulated with CaCl2, to create an adsorbent filter which removed over 99% of Trypan blue. Batch tests were conducted using zein powder, zein dissolved at pH = 13 and coagulated with CaCl2, Fe2Cl3 or citric acid, and zein dissolved in ethanol and then coagulated with water. The highest Trypan blue removal was achieved with zein powder (4000 mg Trypan blue/kg sorbent, as determined through spectrophotometry), followed by zein coagulated with Fe2Cl3 (500 mg Trypan blue/kg sorbent) and with other salts (140 mg Trypan blue/kg sorbent). Differences in the sorption efficiency are attributed to differences in the surface area. The sorption isotherm of Trypan blue onto zein-based sorbents was a Type II isotherm, suggesting physisorption. Desorption of Trypan blue was limited when zein-based coagulated sorbents were immersed in pure water. Trypan blue could be degraded by free laccase in water, as determined through spectrophotometry and electrospray ionization mass spectroscopy (ESI-MS). Trypan blue could also be degraded by laccase when zein-based laccase-containing sorbents were prepared at pH = 10, using Fe2Cl3 as coagulant. Graphic abstract
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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 ».