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Enregistrement W3203337147 · doi:10.1680/jenes.21.00002

Eco-friendly activated carbon developed from rice hulls for chromium and iron ion removal

2021· article· en· W3203337147 sur OpenAlexvenueno aff
Gaber S. AbdelGhany, Ebrahiem Esmail Ebrahiem, Hamdy F. M. Mohamed, Gomaa A. M. Ali, Nabila Shehata

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionChromiumActivated carbonMetal ions in aqueous solutionFourier transform infrared spectroscopyScanning electron microscopeMetalChemistryPhosphoric acidNuclear chemistryMaterials scienceCarbon fibersInorganic chemistryChemical engineeringMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice hulls, a harmful biowaste, were used to produce nanosized activated carbon (RHAC) by combustion and phosphoric acid treatment. The developed RHAC was characterised using various structural and morphological techniques (scanning electron microscopy, X-ray diffraction, Fourier transform infrared spectroscopy and nitrogen (N 2 ) adsorption). The prepared RHAC was used to remove heavy metal ions (iron (III) (Fe 3+ ) and chromium (VI) (Cr 6+ )) by using the adsorption mechanism. Adsorption parameters, such as contact time, dose and initial concentration of the heavy metal ions, were investigated. Five adsorption models (two and three parameters) were studied. Also, the adsorption kinetics through the intraparticle diffusion model was applied. RHAC showed adsorption capacities of 47.00 and 45.00 mg/g for iron (III) and chromium (VI), respectively. The findings recommend using RHAC as a low-cost and eco-friendly adsorbent for metal ion removal and water-treatment applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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