Remoción de arsénico (V) utilizando zeolita natural: pruebas de columna de lecho fijo
Notice bibliographique
Résumé
Water pollution with arsenic has received special attention due to its health implications for the population. Therefore, its removal from groundwater is of vital importance. The main objective of this work was to investigate the removal performance of dissolved arsenic in multi-ionic solutions using a low-cost mineral material and, in parallel, to be able to compare its sorption capacity from its nature as a chemically modified form. To do this, fixed bed columns packed with natural zeolites (ZN) and chemically modified (ZMQ) with 1 M H2SO4 were implemented. Sorption studies showed that chemical conditioning improved the maximum sorption capacity (qe), the breakthrough time, the exhaustion time and the effluent volume with a concentration equal to or less than 10 μg/L, correspondingly by 150, 45, 88 and 281 %, concerning the ZN. The breakthrough curves for the removal of As (V) were fitted with various mathematical models, being the Thomas nonlinear model the one that best reproduced the kinetics of sorption under the implemented operating conditions. The X-ray diffraction concluded that there is no structural change in the zeolite after the chemical modification, therefore, the increase in the sorption capacity of the ZMQ was attributed to the morphological and elemental chemical composition changes on their surface. These results show that the ZMQ can be used as a viable alternative, from the point of view of purifying efficiency, concerning its non-acidified form, for the removal of As (V).
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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 | 0,001 | 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 ».