Optimisation and characterisation of bio-adsorbent based on barley straw and coconut shell
Notice bibliographique
Résumé
Cost efficiency and environmental friendliness of biomass-derived adsorbents for wastewater treatment are explored. Preparation of bio-adsorbents that are economically and environmentally sustainable has achieved an enormous interest in water treatment. A single-step method for preparing a high-capacity adsorbent is shown in this study by refluxing barley straw (BS) and coconut shell (CS) in concentrated sulfuric acid. Using response surface methodology predicts the optimum parameters for production of the bio-adsorbent based on the yield and the adsorption capacity for methylene blue dye. Optimal conditions for the sulfuric acid refluxing stage were obtained at 94% sulfuric acid, 10 liquid/solid (L/S) ratio for 2 h and 98% sulfuric acid, 4 L/S ratio for 2.5 h for BS and CS, respectively. The produced bio-adsorbent was characterised by scanning electron microscopy coupled with energy dispersive X-ray scattering, X-ray diffraction, Fourier transform infrared spectroscopy, thermo gravimetric analysis, Raman spectroscopy, and Brunauer–Emmett–Teller specific surface area, analysis. The detailed analysis showed that the bio-adsorbent produced from BS and CS has good adsorptive properties – thermal stability and high specific surface area, which are 11.759 and 1.165 m 2 /g, respectively. The results indicate that BS and CS are critical and potential low-cost raw materials for the production of bio-adsorbents.
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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) | 0,000 | 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 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 ».