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Enregistrement W4382134443 · doi:10.3390/ma16134586

The Effect of Modifying Canadian Goldenrod (Solidago canadensis) Biomass with Ammonia and Epichlorohydrin on the Sorption Efficiency of Anionic Dyes from Water Solutions

2023· article· en· W4382134443 sur OpenAlexaboutno aff
Karolina Paczyńska, Tomasz Jóźwiak, Urszula Filipkowska

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Mots-clésSolidago canadensisSorptionBiomass (ecology)EpichlorohydrinChemistryAmmoniaEnvironmental chemistryNuclear chemistryBotanyOrganic chemistryAgronomyAdsorptionBiologyInvasive species

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effect of modifying Canadian goldenrod (Solidago canadensis) biomass on its sorption capacity of Reactive Black 5 (RB5) and Reactive Yellow 84 anionic dyes. The scope of the research included the characteristics of sorbents (FTIR, elementary analysis, pHPZC), the effect of pH on dye sorption efficiency, sorption kinetics, and the maximum sorption capacity (describing the data with Langmuir 1 and 2 and Freundlich models). FTIR analyses showed the appearance of amine functional groups in the materials modified with ammonia water, which is indicative of the sorbent amination process. The amination efficiency was higher in the case of materials pre-activated with epichlorohydrin, which was confirmed by elemental analysis and pHPZC values. The sorption efficiency of RB5 and RY84 on the tested sorbents was the highest in the pH range of 2–3. The sorption capacity of the goldenrod biomass pre-activated with epichlorohydrin and then aminated with ammonia water was 71.30 mg/g and 59.29 mg/g in the case of RB5 and RY84, respectively, and was higher by 2970% and 2510%, respectively, compared to the unmodified biomass. Amination of biomass pre-activated with epichlorohydrin can increase its sorption capacity, even by several dozen times.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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