Removal of Cefixime from Wastewater Using a Superb nZVI/Copper Slag Nanocomposite: Optimization and Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, hospital wastewater contains a high concentration of toxic pharmaceutical contaminants, posing a significant threat to the environment, and human and animal life. Cefixime (CFX) is one such toxic contaminant that has a detrimental impact on both aquatic and terrestrial ecosystems. Therefore, it is essential to remove this compound using non-toxic and environmentally friendly procedures to ensure healthy drinking water. In this study, a low-cost and eco-friendly nano adsorbent (nZVI/copper slag) was synthesized and characterized using FESEM, XRD, EDX, FTIR, and zeta potential to remove CFX from wastewater. The Response Surface Methodology (RSM) was used to evaluate the effects of experimental factors including adsorbent dosage (2–10 g/L), pollutant concentration (10–30 mg/L), pH (2–10), and contact time (10–50 min) for efficient CFX elimination. The optimal conditions (adsorbent dosage: 7.79 g/L, pollutant concentration: 19.42 mg/L, pH: 4.59, and reaction time: 36.17 min) resulted in 98.71% CFX removal. The adsorption isotherm and kinetics data showed that the pseudo-second-order kinetics and Langmuir isotherm models were appropriate for CFX elimination. Furthermore, the nano adsorbent demonstrated 90% CFX elimination after up to six repeated cycles in regeneration and reusability testing. Finally, the nZVI/CS nano adsorbent can be an effective and promising solution for removing CFX from wastewater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».