Effective Removal of Fe(III) Ions from Water Sample Using Activated Drinking Water Treatment Sludge: Isotherms and Kinetic Studies
Notice bibliographique
Résumé
In this study, drinking water treatment sludge was activated and used as an efficient, cheap and cost effective sorbent in the removal of Fe(III) ion from water samples.The prepared material was characterized by Fourier transfer infrared spectroscopy (FT-IR), X-ray powder diffraction (XRD), scanning electronic microscopy (SEM), surface analysis (BET method) and X-ray fluorescence (XRF) analysis.The effects of various parameters such as the solution pH, adsorption time, adsorbent dosage, and initial metal ion concentration upon adsorption were investigated.Equilibrium isotherm studies were carried out with different initial concentrations of Fe(III) , and two models (Langmuir and Freundlich isotherms) were utilized to analyze the equilibrium adsorption data.The results revealed that the adsorption process obeyed the Langmuir model, with the maximum monolayer capacity (qmax) and the Langmuir constant (KL) calculated as 54.3 mg g-1 and 1.19 L mg-1, respectively.Kinetic studies indicated that the adsorption process followed a pseudo-second-order model.The results showed that activated sludge is an efficient and selective material for adsorption of Fe(III) .
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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) | 0,000 | 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 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 ».