Functionalizing natural wood and delignified wood into bio-adsorbents for removal of heavy metals in water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural pinewood and delignified pinewood were functionalized into bio-adsorbent materials for water remediation, particularly for removing heavy metals (copper ions). Wood was functionalized by esterification with maleic anhydride and citric acid, which increased the content of carboxyl functional groups for the chelation of copper ions. Effects of wood delignification and functionalization on the bio-adsorbents’ adsorption capacity for copper ions in water were investigated. Cu2+ adsorption capacity and the COOH grafting density showed an almost linear correlation with wood-based bio-adsorbents. Although the delignification of wood did not impact the adsorption capacity of the delignified wood functionalized with maleic anhydride, it significantly enhanced the Cu2+ adsorption capacity (attaining 0.22 mmol/g) of the delignified wood functionalized with citric acid (with COOH content of 0.50 mmol/g). Moreover, the delignified wood functionalized with citric acid showed only a 10% loss in the adsorption capacity after three regeneration cycles with acetic acid, showing a promising application as a bio-adsorbent material for the removal of heavy metals in water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».