Utilization of Bioflocculants from Flaxseed Gum and Fenugreek Gum for the Removal of Arsenicals from Water
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mucilage-based flocculants are an alternative to synthetic flocculants and their use in sustainable water treatment relates to their non-toxic and biodegradable nature. Mucilage extracted from flaxseed (FSG) and fenugreek seed (FGG) was evaluated as natural flocculants in a coagulation–flocculation (CF) process for arsenic removal, and were compared against a commercial xanthan gum (XG). Mucilage materials were characterized by spectroscopy (FT-IR, 13C NMR), point-of-zero charge (pHpzc) and thermogravimetric analysis (TGA). Box–Behnken design (BBD) with response surface methodology (RSM) was used to determine optimal conditions for arsenic removal for the CF process for three independent variables: coagulant dosage, flocculant dosage and settling time. Two anionic systems were tested: S1, roxarsone (organic arsenate 50 mg L−1) at pH 7 and S2 inorganic arsenate (inorganic arsenate 50 mg L−1) at pH 7.5. Variable arsenic removal (RE, %) was achieved: 92.0 (S1-FSG), 92.3 (S1-FGG), 92.8 (S1-XG), 77.0 (S2-FSG), 69.6 (S2-FGG) and 70.6 (S2-XG) based on the BBD optimization. An in situ kinetic method was used to investigate arsenic removal, where the pseudo-first-order model accounts for the kinetic process. The FSG and FGG materials offer a sustainable alternative for the controlled removal of arsenic in water using a facile CF treatment process with good efficiency, as compared with a commercial xanthan gum.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 découle