Preparation of metal–organic framework material: Experiment and simulation analysis on removing organic dyes from wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dye is an organic substance that seriously threatens the water environment. Using a solvothermal technique, MIL‐100(Fe) and M‐Fe have been synthesized to effectively remove methylene blue (MB) and methyl orange dyes from wastewater. The microstructures of the two products were analyzed using scanning electron microscopy, Fourier transform infrared, Brunauer–Emmett–Teller (BET), thermogravimetric (TG), and X‐ray diffractometer (XPS) test. Optimized the optimal experimental parameters through batch processing experiments, when the pH was 5 and 2, the amount of adsorbent was 50 mg, the temperature was 25°C, and the dye concentration was 30 mg/L, MIL‐100(Fe) and M‐Fe had the highest removal rates of MB, at 98.95% and 94.11%, respectively. Adsorption process was well described by the Freundlich isotherm and pseudo‐second‐order kinetics. After three regeneration experiments, the removal rate was still high. The removal efficiencies of the two adsorbents for MB were similar. However, the regeneration performance of M‐Fe was better. Through the simulation of materials studio, the adsorption energy of the product and MB is −0.93 eV, which is favorable for adsorption. The results show that the two adsorbents can effectively remove MB from wastewater and have broad application prospects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».