Nano-Porous Composites of Activated Carbon–Metal Organic Frameworks (Fe-BDC@AC) for Rapid Removal of Cr (VI): Synthesis, Adsorption, Mechanism, and Kinetics Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metal–organic frameworks (MOFs) are a group of porous materials that display potential in the elimination of toxic industrial compounds (TICs) from polluted water streams. However, their applications have so far been held up by issues due to their physical nature and cost. In this study, activated carbon (AC) is modified with an Fe-based MOF, iron terephthalate (Fe-BDC). A facile and cost-effective impregnation method is used for enhanced removal from aqueous solutions. The new adsorbent is characterized by SEM, FTIR, PXRD, and BET. The composite displays excellent uptake of Cr (VI) when compared to un-impregnated AC with a maximum monolayer adsorption capacity of 100 mg·g−1. The experimental data shows a high correlation to the Langmuir adsorption model. The adsorption kinetic study reveals that the adsorption of Cr (VI) to Fe-BDC@AC obeys the pseudo-first-order equation. The composite shows high reusability after five cycles and high adsorption rates reaching equilibrium in just 50 min. Such properties make the nanocomposite promising for water decontamination on larger scales compared to powder-based alternatives, such as individual MOF crystals.
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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) | 0,001 | 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 ».