Insights into the Simultaneous Sorption of Ciprofloxacin and Heavy Metals Using Functionalized Biochar
Notice bibliographique
Résumé
Biochar and chitosan are considered as green and cost-effective adsorbents for water purification; the combination of these two materials may lead to an improved adsorption capacity of the generated adsorbents. Most sorption studies have been focused on the ability to adsorb one contaminant or the same type of contaminants. Thus, this study aimed to produce chitosan-biochar beads (CH-BB) and test their efficiency in the simultaneous removal of a metal-complexing antibiotic, ciprofloxacin (CIP), and three metal(loid)s (As, Cd and Pb). Modification of raw pig manure biochar resulted in an increase in its adsorption capacity, except for Pb. The highest increment was observed for As (almost 6-fold) and the lowest was observed for CIP (1.1-fold). The adsorbent was able to simultaneously remove all targeted contaminants, individually and in the mixture. The adsorption capacity of CH-BB followed the order: Pb > Cd > >As > CIP. When Pb and As were present in the same mixture, their removal efficiency increased from 0.13 ± 0.01 to 0.26 ± 0.05 mg/g for As and from 0.75 ± 0.08 to 0.85 ± 0.02 mg/g for Pb due to their co-precipitation. The CIP–metal complexation probably resulted in a reduced adsorption ability for inorganics due to the decreased concentration of free ions. The presence of metals and metalloids led to alterations in CIP’s mobility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».