Superior removal of humic acid from aqueous stream using novel calf bones charcoal nanoadsorbent in a reversible process
Notice bibliographique
Résumé
While the potable water disinfection regimen has significantly reduced waterborne diseases, development of disinfection byproducts (DBP) during this process has brought a global threat to the environment and human health. The most notorious water pollutant, humic acid (HA), transforms into carcinogenic byproducts during the disinfection process (chlorination) of water treatment. HA removal methods are neither economic nor widely available. This study addresses the most urgent global issue of HA removal by developing an innovative and self-regenerative process based on a low-cost and self-regenerative calf bone char (CBC) that removed 92.1–100% of HA. CBC-based HA removal has not been described yet. The developed CBC, as a super adsorbent of HA, was initially characterized by a scanning electron microscope. Various parameters of adsorption/desorption and self-regeneration of CBC adsorbent were experimentally determined. Results show that prepared CBC with a 112 m2/g surface area exhibited adsorption of 38.08 mg/g (HA = 20 mg/L, pH = 4.0) which is several folds higher than the typical amount of HA present in water. The 30 m reaction time was enough to remove HA which is the shorter HA time in comparison to other similar studies. The increase of HA from 0.5 to 5 g/L, raises % HA removal (36.7–99.8%) while a pH decrease (10–4) increases adsorption (12.3–98.3%). The adsorption data fitted well with the pseudo-second-order model and the Langmuir isotherm which demonstrate that adsorption takes place by a monolayer formation. Thermodynamic constants supported the endothermic, spontaneous and reversible nature of adsorption which can attain 100% HA removal. 100% regeneration of exhausted CBC by NaOH further supports the sustainability of the process. CBC as a new adsorbent material thus provides an economical and sustainable water pre-treatment procedure. The present study provides technical guidance for building a cost-effective and scalable process capable of providing clean water.
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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 ».