Design of Sustainable Biomaterial Composite Adsorbents for Point-of-Use Removal of Lead Ions From Water
Notice bibliographique
Résumé
The uncontrolled release of contaminants into aquatic environments has created the need for improved adsorbent materials for point-of-use (POU) treatment applications to address water security. The goal of this study was to prepare a low-cost sustainable adsorbent material with tailored Pb(II) adsorption properties in aqueous media. Several types of ternary composite adsorbents were prepared that contain chitosan, kaolinite, and a biomass additive (oat hulls or torrefied wheat straw), along with spectral characterization and thermal analysis of the adsorbents. The adsorption properties of the ternary composites with lead nitrate were studied at equilibrium using batch mode and dynamic conditions with a fixed bed column under variable experimental settings [flow rate, bed height, and Pb(II) concentration]. The adsorption capacity at equilibrium in synthetic or tap water was found to depend on the relative composition (wt.%) of additive components in the composite. The optimal composite adsorbent for maximum Pb(II) removal had the following composition (wt.%): chitosan (50%) + kaolinite (10%) + oat hulls (40%). Using this adsorbent, the dynamic adsorption properties with lead nitrate were studied in a fixed bed column at pH 6.5 and 295 K to reveal optimized Pb(II) removal that concur with the results obtained from batch studies. The sustainability of the biocomposite adsorbent was demonstrated with the use of relatively low-cost and locally available materials, whilst achieving favorable Pb(II) adsorption properties. The facile preparation of the optimal biocomposite adsorbent herein is proposed for use as a disposable POU filter media technology for the removal of lead and other multivalent heavy metal cations, including organic contaminants such as cationic dyes and agrochemicals.
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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) | 0,000 | 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 ».