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Enregistrement W4385408422 · doi:10.1021/acsomega.3c02078

Metal-Impregnated Petroleum Coke-Derived Activated Carbon for the Adsorption of Arsenic in Acidic Waters

2023· article· en· W4385408422 sur OpenAlexaff
Kyle S. Fisher, Andrew J. Vreugdenhil

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivated carbonArsenicAdsorptionPhysisorptionChemistryManganeseInorganic chemistryX-ray photoelectron spectroscopyPetroleum cokeCarbon fibersBirnessiteArsenateNuclear chemistryCokeMaterials scienceChemical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The efficacy of metal-impregnated petroleum coke (PC) activated carbon for the adsorption of arsenite and arsenate in acidic waters is investigated in this study. Unmodified PC activated carbon, FeCl 3 -loaded activated carbon, KMnO 4 -loaded activated carbon, and a mixed FeCl 3 –KMnO 4 -loaded activated carbon were used for evaluation. The surface characteristics of the activated carbons before and after arsenic adsorption were analyzed by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). Arsenate adsorption was significantly improved by the addition of an iron–manganese-loaded activated carbon, increasing adsorption from 8.12 to 50.93%. Oxidation–reduction reactions are proposed based on the observed arsenic 2p 3/2, iron 2p 3/2, and manganese 2p 3/2 XPS peaks. While iron in the iron-loaded activated carbon is not acting as the reducing agent, it is acting as a conductor for the flow of electrons from the activated carbon to the arsenic for reduction to take place prior to the physisorption of the arsenic. In the manganese-loaded activated carbon, manganese acts as the reducing agent for arsenic prior to arsenic adsorption to the surface through physisorption. XPS of the post-arsenic(V) exposure samples showed that the Fe 2 O 3 species were reduced from 32.18 to 1.66% in the FeMn-loaded sample, while the FeOOH species were increased from 53.16 to 81.71%. Similarly, MnO in the FeMn-loaded activated carbon dropped from 26.82 to 15.40%, while MnOOH and MnO 2 increased from 39.98 and 33.20 to 43.96 and 40.64%, respectively. This is consistent with the proposed mechanism. The adsorption of arsenite was also evaluated to show that the modification of the activated carbon adsorbed not only the arsenic(V) species but also the more toxic arsenic(III) species without the need for oxidation of the arsenic prior to adsorption.

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)0,000
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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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