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Enregistrement W4306857297 · doi:10.3390/su142013527

Synthesis of a Novel Adsorbing Agent by Coupling Chitosan, β-Cyclodextrin, and Cerium Dioxide: Evaluation of Hexavalent Chromium Removal Efficacy from Aqueous Solutions

2022· article· en· W4306857297 sur OpenAlexaff
Tryfon Kekes, Virginia Giannou, Constantina Tzia, Γεώργιος Κολλιόπουλος

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHexavalent chromiumAdsorptionAqueous solutionCeriumChemistryFreundlich equationChitosanNuclear chemistryChromiumChemisorptionLangmuir adsorption modelLangmuirInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aimed at synthesizing a novel adsorbing agent by coupling chitosan, β-cyclodextrin, and cerium dioxide (Chit/β-CyD/Ce). Its efficiency towards the removal of hexavalent chromium from aqueous solutions was studied and compared to an adsorbent comprising of only chitosan and cerium dioxide. Batch water purification experiments in varying experimental conditions (initial adsorbent concentration 5–100 mg/L, adsorbate concentration 0.1–2 g/L, pH 2–11, and temperature 15–50 °C) were carried out to evaluate the effectiveness of both adsorbents. In all the experimental cases, the Chit/β-CyD/Ce adsorbent exhibited the higher efficacy. The optimum operating conditions were found to be at an initial adsorbent concentration of 2 g/L, pH = 3, and temperature of 50 °C, with the Chit/β-CyD/Ce adsorbent being able to fully remove Cr(VI) from solutions with up to 50 mg/L Cr(VI) at these conditions. The adsorption of hexavalent chromium onto both adsorbents occurs in a multilayer pattern of a heterogeneous surface following the Freundlich isotherm model. Furthermore, the adsorption process was exothermic and obeyed the pseudo-second-order kinetic model, thus indicating the occurrence of chemisorption. Finally, FTIR, XRD, and SEM analyses were performed to characterize the synthesized adsorbents and verify the adsorption process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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