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Enregistrement W4367311319 · doi:10.3390/membranes13050475

Magnesium Oxide Nanoparticles for the Adsorption of Pentavalent Arsenic from Water: Effects of Calcination

2023· article· en· W4367311319 sur OpenAlexaff
Shaymala Mehanathan, Juhana Jaafar, Atikah Mohd Nasir, Ahmad Fauzi Ismail, Takeshi Matsuura, Mohd Hafiz Dzarfan Othman, Mukhlis A. Rahman, Norhaniza Yusof

Notice bibliographique

RevueMembranes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MalaysiaMinistry of Higher Education, Malaysia
Mots-clésAdsorptionCalcinationFreundlich equationMagnesiumArsenateArsenicInorganic chemistryOxideAqueous solutionChemistryNanoparticleChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of heavy metal ions in water is intractable, and it has currently become a serious environmental issue to deal with. The effects of calcining magnesium oxide at 650 °C and the impacts on the adsorption of pentavalent arsenic from water are reported in this paper. The pore nature of a material has a direct impact on its ability to function as an adsorbent for its respective pollutant. Calcining magnesium oxide is not only beneficial in enhancing its purity but has also been proven to increase the pore size distribution. Magnesium oxide, as an exceptionally important inorganic material, has been widely studied in view of its unique surface properties, but the correlation between its surface structure and physicochemical performance is still scarce. In this paper, magnesium oxide nanoparticles calcined at 650 °C are assessed to remove the negatively charged arsenate ions from an aqueous solution. The increased pore size distribution was able to give an experimental maximum adsorption capacity of 115.27 mg/g with an adsorbent dosage of 0.5 g/L. Non-linear kinetics and isotherm models were studied to identify the adsorption process of ions onto the calcined nanoparticles. From the adsorption kinetics study, the non-linear pseudo-first order showed an effective adsorption mechanism, and the most suitable adsorption isotherm was the non-linear Freundlich isotherm. The resulting R2 values of other kinetic models, namely Webber-Morris and Elovich, were still below those of the non-linear pseudo-first-order model. The regeneration of magnesium oxide in the adsorption of negatively charged ions was determined by making comparisons between fresh and recycled adsorbent that has been treated with a 1 M NaOH solution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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