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Enregistrement W3195463611 · doi:10.1016/j.sajce.2021.08.004

Optimal removal of diclofenac and amoxicillin by activated carbon prepared from coconut shell through response surface methodology

2021· article· en· W3195463611 sur OpenAlexaff
Mohamed Moukorab Arêmou Daouda, Akuemaho Virgile Onésime Akowanou, Sènandémi Edwige Reine Mahunon, Chris K. Adjinda, Martin Pépin Aïna, Patrick Drogui

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionActivated carbonChemistryLangmuir adsorption modelNuclear chemistryResponse surface methodologyAqueous solutionDiclofenac SodiumMicroporous materialIodine valueCarbon fibersPhosphoric acidChromatographyOrganic chemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural residues like coconut shell are widely available in Benin Republic and can be used as adsorbent. In this study, we determine the limits of pharmaceutical substances adsorption by activated carbon from coconut shells. The synthesis of this adsorbent was optimized by the Response Surface Methodology (RSM) with two factors: the impregnation ratio IR and activation temperature. The iodine value was considered as the performance (response) parameter of this synthesis. After characterizing the prepared activated carbon, adsorption tests were performed on diclofenac sodium (DCF) and amoxicillin (AMX) by varying the contact time and the adsorbate-adsorbent ratio Rads. The synthesis results showed that the optimal physicochemical properties of the activated carbon were observed at 740 °C with phosphoric acid (IR = 1.66). Under these optimal conditions, the activated carbon from the coconut shells presented a large microporous specific surface (SBET = 437 m2/g and Vmicro = 0.21 cm3/g), optimal iodine adsorption (930.28 mg/g), amorphous and low heterogeneous chemical composition. In addition, the prepared activated carbon was an excellent adsorbent for the removal of the pharmaceutical substances studied. The experimental adsorption data followed the Langmuir isotherm and the pseudo first-order kinetic model. However, the efficiency varied depending on the nature of the adsorbate and the adsorbate-adsorbent ratio was the main limiting factor in the adsorption process. Optimal elimination greater than 98% was noticed with Rads = 0.10 and a contact time of 15 min (90 min) for DCF (AMX). However, we noticed the complete elimination of AMX (DCF) for Rads ≤ 0.075 (Rads ≤ 0.040). It was observed that the removal efficiency of pollutant was not defined by the adsorption rate constant but the reactivity with the adsorbent.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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