Electrospray Preparation of Robust Aramid Nanofiber Microbead Adsorbents for Wastewater Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Adsorption is one of the promising techniques for effectively removing dyes from wastewater due to its low cost and high efficiency. However, most reported adsorbents still suffer from low adsorption capacity and stability under harsh conditions, which severely limit their practical application. Herein, we report a novel method to prepare robust aramid nanofiber (ANF) microbead adsorbents using electrospraying technology and solvent replacement method. The structure of the ANF microbeads can be easily manipulated by changing the coagulation baths, thus achieving fabricated ANF microbeads with a uniform and highly porous microstructure. The as-prepared ANF microbeads show high removal efficiency toward methylene blue (MB) with a maximum adsorption capacity of up to 267 mg/g, which can be attributed to the strong π–π stacking, hydrogen bonding, and electrostatic attraction between MB and the microbeads. Moreover, ANF microbeads show outstanding stability within a wide pH range (from 2 to 12) with an MB removal efficiency over 90% even after five adsorption–desorption cycles at pH = 12. Additionally, the ANF microbeads can maintain their structure integrity after the adsorption process and can be easily separated from the solution by static sedimentation because of their robust structure. This work provides a new strategy to design robust microbeads with excellent adsorption performance and stability, demonstrating their great potential in various environmental engineering applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».