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Enregistrement W4238248834 · doi:10.32920/ryerson.14661999

Natural zeolite removal capacity of heavy metallic ions

2021· preprint· en· W4238248834 sur OpenAlexaff
Amanda Lidia Alaica-Ciosek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionSorbentClinoptiloliteZeoliteWastewaterEffluentIndustrial wastewater treatmentAdsorptionPollutantEnvironmental scienceIon exchangeWaste managementChemistryEnvironmental engineeringEngineeringCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our ecosystem is at risk by many anthropogenic activities, which include the release of industrial wastewater effluents laden with toxic heavy metals. There is a long history and a continued demand for proper evaluation and predication of water quality and management, in order to protect surrounding water resources and all living species. Undeniably, these pollutants (heavy metallic ions; HMIs) are a detrimental threat, and must be removed by advanced treatment technology prior to discharge. One such strategy would be by the process of sorption (adsorption/ion-exchange), which has advanced among researchers. Zeolites in particular have attracted researchers’ interests, being a naturally abundant, cost-effective mineral, with high cation exchange capacity and selectivity of certain metals. They are considered as a strong candidate for the removal of HMIs, and hold the potential for regeneration, recovery and reuse in pertinent industrial applications. This study investigates the sorption process by natural zeolite (clinoptilolite) of HMIs that are commonly found in industrial wastewater effluent, namely lead (Pb2+), copper (Cu2+), iron (Fe3+), nickel (Ni2+) and zinc (Zn2+). The HMIs are combined in acidic, synthetic simple-solute solutions of various (single-, dual-, triple-, multi-) component systems, in a controlled environment for improved quantification and identification of the important trends; in order to address existing limitations in multi-component system research. The analytical methodology of ICP-AES was employed for all quantitative detection and analyses. The project consists of four phases in the analysis of: (1) the effects of preliminary parameters and operative conditions (particle size, sorbent-to-sorbate dosage, influent concentration, contact time, set-temperature, and heat pre-treatment), (2) HMIs component system combinations and selectivity order, (3) kinetic modelling trends, and (4) the design of a packed, fixed-bed, dual-column sorption treatment system prototype. Under the testing conditions, this study demonstrates a strong correlation with the pseudosecond- order kinetic model in batch-mode analysis, as well as a relationship among the empty bed contact time, breakthrough capacity, and usage rate in continuous-mode investigations. A key sorption trend among the HMIs selected is well-established in all four phases as Pb2+>>Fe3+>Cu2+> Zn2+>>Ni2+; providing significant validation of this experimental design. The system prototype is a platform for the advancement of intelligent process controls. It is envisaged that this research will provide essential information to the industrial wastewater treatment industry for the design and implementation of innovative zeolite-based sorption technology. Keywords: Natural Zeolite; Clinoptilolite; Heavy Metallic Ions; Sorption Capacity; Adsorption; Ion-Exchange; Removal Efficiency; Operation Parameters; Selectivity; Kinetic Modelling; Packed Fixed-Bed Columns; ICP-AES; Automated Design; Intelligent Process Controls Platform.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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