Walnut bloom powder as a waste-based sorbent for cationic dyes removal: equilibrium, kinetic, and thermodynamic studies
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, for the first time, walnut bloom (WB) powder was used as a natural and economic sorbent for the removal of methylene blue (MB) from an aqueous solution. This new biosorbent was characterized using the following techniques: scanning electron microscopy (SEM), X-ray diffraction (XRD), COHNS, BET (Brunauer–Emmett–Teller) analysis, and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. MB removal efficiency and its adsorption onto WB powder were tested in a batch system by varying parameters such as initial dye concentration, contact time, pH, temperature, and dosage of biosorbent in which the removal percentages of ∼92% was achieved under the optimum conditions. Equilibrium data and adsorption isotherms fit well with the Langmuir model (R2 = 0.999, 0 < RL < 1) with a maximum monolayer adsorption capacity of 46 mg g−1. The chemical kinetics of MB adsorption followed the pseudo second-order model. Also, the magnitude of thermodynamic functions identified the removal of MB. ΔH° of –7.32 kJ mol−1 and ΔS° of –4.32 kJ mol−1 indicated the spontaneity, exothermicity, and favorability of the adsorption process at room temperature.
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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 ».