Removal of chloride ion from drinking water using Ag NPs-Modified bentonite: Characterization and optimization of effective parameters by response surface methodology-central composite design
Notice bibliographique
Résumé
The presence of chloride ion as an environmental pollutant is having a devastating and irreversible effect on aquatic and terrestrial ecosystems. To ensure safe and clean drinking water, it is vital to remove this substance using non-toxic and eco-friendly methods. This study presents a novel and highly efficient Ag NPs-modified bentonite adsorbent for removing chloride ion, a common environmental pollutant, from drinking water using a facile approach. The surface chemical properties and morphology of the pristine Na-bentonite and Ag NPs-Modified bentonite were characterized by field emission scanning electron microscopy (FESEM) and X-ray spectroscopy (EDX), X-Ray diffraction (XRD), Fourier transform infrared (FTIR), and zeta potential (ζ). To achieve maximum chloride ion removal, the effects of experimental parameters, including adsorbent dosage (1-9 g/L), chloride ion concentration (100-900 mg/L), and reaction time (5-25 h), were examined using the Response Surface Methodology (RSM). The chloride ion removal of 90% was obtained at optimum conditions (adsorbent dosage: 7 g/L, chloride ion concentration: 500 mg/L, and reaction time: 20 h). The adsorption isotherm and kinetics results indicated that the Langmuir isotherm model and pseudo-second-order kinetics were found suitable to chloride ion removal. Additionally, the regeneration and reusability of the Ag NPs-modified bentonite were further studied. In the regeneration and reusability study, the Ag NPs-modified bentonite has shown consistently ≥90% and ≥87% chloride ion removal even up to 2 repeated cycles, separately. Thus, the findings in this study provided convincing evidence for using Ag-NPs modified bentonite as a high-efficiency and promising adsorbent to remove chloride ion from drinking water.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».