Synthesis of ZnO-TiO2/activated carbon (ACαZnO/TiO2) nanoparticles and its application in adsorption of arsenic from aqueous media: study of isotherm and adsorption kinetics and optimization using response surface methodology-central composite design
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Arsenic contaminated water is a serious threat to human health. Therefore, the aim of this study was to use a new method of stabilization of ZnO/TiO 2 on activated carbon (I ZnO/TiO 2 ) for the effective removal of arsenic from aqueous solutions. In this experimental study, a container with a useful volume of 3.14 L (height of 40 cm and diameter of 10 cm) was used. For this purpose, four main factors including pH (3–11), nanosorbent dose (1–3 g/L), initial arsenic concentration (1–10 mg/L), and reaction time (30–300 min) as effective factors in the arsenic removal efficiency. The results showed that arsenic adsorption increased with increasing contact time, adsorbent dose, and decreasing pH and arsenic concentration. A quadratic model was selected to estimate the removal of arsenic by the adsorption process with the modified adsorbent under study. The linear regression coefficient ( R 2 ) between experiments and different response values in the model for arsenic was >0.99. The optimal value for the studied variables was obtained for pH of 6.75, arsenic concentration of 9.76 mg/L, reaction time of 287.62 min, and nanosorbent dosage of 2.45 g/L. The maximum arsenic adsorption capacity under optimal conditions was predicted to be 4.53 mg/g. The results showed that the studied adsorbent for arsenic removal follows the Langmuir isotherm and quadratic kinetics ( R 2 > 0.99). The results of this study showed that the adsorption process using nano-photocatalytic adsorbents of TiO 2 and ZnO has relatively high efficiency in arsenic adsorption and can be used as a suitable complementary treatment method for water and wastewater containing carcinogenic heavy metals such as arsenic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».