Synthesis and evaluation of recoverable activated carbon/Fe3O4 composites for removal of polycyclic aromatic hydrocarbons from aqueous solution
Notice bibliographique
Résumé
Three different synthesis methods were employed to prepare magnetic powder and granular activated carbons (MPAC and MGAC) as recoverable adsorbents to remove polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) from aqueous solutions. The MPAC and MGAC composites were characterized by XRD, and the XRD patterns confirmed the presence of Fe3O4 particles with cubic crystal structure on the adsorbents surface. FE-SEM images showed that the magnetic composites had spherical morphologies, with clusters of iron oxide nanoparticles formed in the ACs pores and distributed evenly on their surface. FTIR spectra of the PAH-loaded adsorbents revealed that the analytes were attached to the surfaces of MPACs and MGACs by π-π and H-π interactions formed between the PAHs and functional groups of the adsorbents. All the synthesized magnetic ACs were very effective in removing PAH compounds from aqueous solution with removal percentages between 87.2% to 99.3%. The precipitation method of magnetization resulted in the highest PAHs removal efficiency (99.3%) using PAC as the base AC, while the co-precipitation method of magnetization provided the highest PAHs removal efficiency (98.3%) using GAC as the base AC. The PAHs desorption tests indicated that low molecular weight PAHs were more easily desorbed from the magnetic ACs ranging from 38.1 to 60.1%, compared with high molecular PAHs ranging from 23.4 to 57.2%. This shows that the increase in the number of PAH rings would lead to the formation of more covalent bonds between the adsorbate and the adsorbent.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».