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Enregistrement W4304843068 · doi:10.1002/anie.202213071

Efficient Removal of Perfluorinated Chemicals from Contaminated Water Sources Using Magnetic Fluorinated Polymer Sorbents

2022· article· en· W4304843068 sur OpenAlexaff
Xiao Tan, Pradeep Dewapriya, Pritesh Prasad, Yi-Xin Chang, Xumin Huang, Yiqing Wang, Xiaokai Gong, Timothy E. Hopkins, Changkui Fu, Kevin V. Thomas, Hui Peng, Andrew K. Whittaker, Cheng Zhang

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian Research CouncilUniversity of QueenslandAustralian National Fabrication Facility
Mots-clésSorbentSorptionContaminationChemistryIon exchangeActivated carbonAdsorptionSalt (chemistry)Water treatmentAmmoniumPolymerEnvironmental chemistryOrganic chemistryEnvironmental scienceIonEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Efficient removal of per‐ and polyfluoroalkyl substances (PFAS) from contaminated waters is urgently needed to safeguard public and environmental health. In this work, novel magnetic fluorinated polymer sorbents were designed to allow efficient capture of PFAS and fast magnetic recovery of the sorbed material. The new sorbent has superior PFAS removal efficiency compared with the commercially available activated carbon and ion‐exchange resins. The removal of the ammonium salt of hexafluoropropylene oxide dimer acid (GenX) reaches >99 % within 30 s, and the estimated sorption capacity was 219 mg g −1 based on the Langmuir model. Robust and efficient regeneration of the magnetic polymer sorbent was confirmed by the repeated sorption and desorption of GenX over four cycles. The sorption of multiple PFAS in two real contaminated water matrices at an environmentally relevant concentration (1 ppb) shows >95 % removal for the majority of PFAS tested in this study.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,966

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations89
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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