Investigation of the Metal Cations Adsorption Selectivity UsingNanocavities-Rich Polyamine-Cross-Linked PMVEAMA
Notice bibliographique
Résumé
Water contamination with toxic metal ions is one of the major problems of environmental pollution, caused by intensified economic development.Therefore, efficient sorptive systems capable of binding metal cations are of great interest.Herein, we present the synthesis of materials containing nanocavities created by the cross-linking of poly(methyl vinyl ether-alt-maleic anhydride) with four structurally different polyamines: tris(2-aminoethyl)amine (TREN), piperazine, triethylenetetramine (TETA), and 4,7,10-trioxa-1,13-tridecanediamine (TRI-OXA).The easiness of the synthetic protocol and the biocompatibility of bare polymer indicate the convenience of the proposed adsorbents.The materials were subjected to adsorption of Al(III), Mn(II), Hg(II), and Cd(II) ions from their binary, ternary, and quaternary systems.The ions' adsorption percentages were established using XRF analysis, indicating the dependence of the materials' adsorption ability on the cross-linking agent used.Such findings are strictly related to the size of the polyamine used, determining the distances between subsequent polymer chains, and thus the size of internal nanocavities formed.
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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) | 0,000 | 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 ».