Nanofibrous material of n-succinyl chitosan/ polyethylene oxide in the removal of emerging pharmaceuticals from aqueous solution by adsorption/desorption method
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceutical metabolites and their residues have been identified as major environmental pollutants in aquatic ecosystems. N-succinyl chitosan (NSCS) was studied as a potential adsorbent for a pharmaceutical residue, fluoxetine, from aqueous media. NSCS was investigated using Fourier transform infrared (FTIR) and 1H-nuclear magnetic residence (NMR) spectroscopies. Scanning electron microscopy (SEM) was used to investigate the formation of nanofibers by electrospinning of these green biomaterial polymer membranes. The mechanisms of FLX adsorption, as well as the effects of pH value in the original solution on adsorption capacities, were investigated using high-performance liquid chromatography (HPLC-UV DAD) under identical adsorption conditions. It was found that NSCS/PEO nanofibers with a diameter of 183 ± 38 nm were more effective to remove pharmaceutical residues from aqueous media than other commercial and modified adsorbents such as activated carbon (AC). FLX adsorption on NSCS/PEO nanofibers was favoured at pH 8.0. Pseudo-first order model was the more adequate to represent the kinetic data, being the maximum adsorption capacities of FLX on NSCS/PEO reached up to 70%. A study of the desorption potential and reusability of the mat was also conducted. According to the results, electrospun NSCS/PEO mats can be desorption and reused up to 4 times without significant loss in adsorption capability.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».