Kinetics and Thermodynamics of Adsorption for Aromatic Hydrocarbon Model Systems via a Coagulation Process with a Ferric Sulfate–Lime Softening System
Notice bibliographique
Résumé
The adsorption mechanisms for model hydrocarbons, 4-nitrophenol (PNP), and naphthalene were studied in a coagulation-based process using a ferric sulfate-lime softening system. Kinetic and thermodynamic adsorption parameters for this system were obtained under variable ionic strength and temperature. An in situ method was used to investigate kinetic adsorption profiles for PNP and naphthalene, where a pseudo-first order kinetic model adequately described the process. Thermodynamic parameters for the coagulation of PNP and naphthalene reveal an endothermic and spontaneous process. River water was compared against lab water samples at optimized conditions, where the results reveal that ions in the river water decrease the removal efficiency (RE; %) for PNP (RE = 28 to 20.3%) and naphthalene (RE = 89.0 to 80.2%). An aluminum sulfate (alum) coagulant was compared against the ferric system. The removal of PNP with alum decreased from RE = 20.5% in lab water and to RE = 16.8% in river water. Naphthalene removal decreased from RE = 89.0% with ferric sulfate to RE = 83.2% with alum in lab water and from RE = 80.2% for the ferric system to RE = 75.1% for alum in river water. Optical microscopy and dynamic light scattering of isolated flocs corroborated the role of ions in river water, according to variable RE and floc size distribution.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».