Synthesizing magnetic graphene oxide nanomaterial ( <scp> GO‐Fe <sub>3</sub> O <sub>4</sub> </scp> ) and kinetic modelling of methylene blue adsorption from water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methylene blue (MB) is a frequently used dye in several industries that is detrimental both to human health and aquatic ecosystems. Graphene oxide (GO) has the application potential for dye removal from wastewater due to its high specific surface area; however, it suffers from a labourious separation step. In this work, magnetic GO nanostructure was prepared by co‐precipitation of ferrous salts in presence of GO to achieve a GO‐Fe 3 O 4 hybrid. By choosing the proper ratio of GO to Fe 3 O 4 , the specific surface area of 280.26 m 2 /g could provide excellent adsorption capacity; the superparamagnetic property of the prepared adsorbent also ensures its magnetic separation from aqueous solutions. The results of adsorption experiments revealed that, within 2 min, 93%, 80%, and 50% of MB were separated from the solutions of 100, 120, 150 mg/L dye concentration, respectively. The adsorption of MB followed a pseudo‐first‐order kinetic model, and the equilibrium isotherm study indicated that experimental data were well fitted to the Langmuir isotherm model. The impact of pH and adsorbent dosage were investigated, and the results showed that the amount of adsorbed MB onto the GO‐Fe 3 O 4 was sharply increased to 231.6 and 246 mg/g by increasing pH and adsorbent dosage up to 6 and 15 g, respectively. Thermodynamic parameters indicated that the adsorption process of MB is endothermic and spontaneous. In addition, GO‐Fe 3 O 4 revealed a good regeneration ability by using ethanol as the desorbent. These results suggest that the proposed adsorbent has promising potential in removing dye from water resources.
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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 ».