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Enregistrement W4225163145 · doi:10.11159/iceptp22.196

Food Wastes As Adsorbent Materials for Water Decontamination: The Use of Kiwi Peels To Remove Emerging Pollutants and Textile Dyes

2022· article· en· W4225163145 sur OpenAlexvenueno aff
Vito Rizzi, Jennifer Gubitosa, Paola Fini, Angela Agostiano, Pinalysa Cosma

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueDye analysis and toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKiwiWaste managementHuman decontaminationPollutantCircular economyEnvironmental scienceTextileAgricultureContaminationWastewaterPulp and paper industryChemistryEnvironmental engineeringEngineeringMaterials scienceFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high rate of resource consumption and large amounts of produced wastes have been reported to drive towards an ecological collapse. Interestingly, a circular economy approach could reduce this environmental concern avoiding the waste management, and all outputs (products, by-products, wastes) would become inputs (material and energy) to other processes. When the model is based on the production of renewable biological resources, and these resources are converted into value added products, the concept of bio-circular economy take place. [1,2] It means to develop an economy plan based on the production from biological resources with a sustainable transformation of wastes, offering alternatives to their dumping, burning, composting etc. About this purpose, the use of fruit Peels as food/agricultural wastes have attained interest, as adsorbent materials for water purification, avoiding their disposal according to the principles of Green Chemistry and Sustainable Development.[3] For this purpose, this work proposes, among wastes, the use of Kiwi Peels to remove emerging pollutants (not regulated substances that could affect both human health, and the whole environment, causing severe problems [1,2]) and textile dyes from water. Indeed, among the explored wastes, Kiwi Peels removed the largest number of contaminants. Kiwi Peels were characterized by adopting in synergy FTIR-ATR, TG and SEM analyses, before and after their use, and as result they are proposed as recyclable adsorbent. To infer information about the behaviour of Kiwi Peels during water treatments, model contaminants were selected and investigated (Ciprofloxacin, CIP, and Direct Blue 78, DB); so, the role of several parameters affecting the process was assessed. The thermodynamic, the adsorption isotherms and kinetics were also studied. Finally, to extend the lifetime of Kiwi Peels, desorption experiments were carried out by using hot water or salt solutions. 10 cycles of adsorption/desorption were studied, evidencing the recycling of both pollutants and Kiwi Peels (Figure 1). Moreover, another aspect investigated in this work regards the possibility of using Advance Oxidation Processes (AOPs) to induce the pollutants solid-state photodegradation as an alternative approach for adsorbent regeneration. Also, in this case, FTIR-ATR, SEM, and TG analyses were used in synergy for investigating the adsorbent features after the AOPs’ application. If, on the one hand, the SEM and FTIR-ATR results revealed the absence of important post-treatment changes, on the other hand, the TGA suggested some modifications. Finally, mixtures of pollutants were also studied and in the case of dyes, dyeing experiments were also performed, evidencing the dye ability to colour cotton fibers after the colour recycling (Figure 2). Particularly, the experiments of dyeing were executed during the Kiwi Peels desorption in hot water at 323 K, without further additives

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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