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Enregistrement W4225278652 · doi:10.24850/j-tyca-2022-03-05

Remoción de arsénico (V) utilizando zeolita natural: pruebas de columna de lecho fijo

2022· article· es· W4225278652 sur OpenAlexaff
Humberto Burgos, Jaime Gárfias, Richard Martel, Javier Salas-García

Notice bibliographique

RevueTecnología y Ciencias del Agua · 2022
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionChemistryZeoliteArsenicAdsorptionEffluentPopulationIon exchangeClinoptiloliteEnvironmental chemistryMineralogyEnvironmental engineeringEnvironmental scienceIonOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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