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Enregistrement W4386714123 · doi:10.1002/cjce.25088

Synthesis of hydrogels from fractionated proteins of <scp><i>Moringa oleifera</i> Lam</scp>. seeds for the treatment of water contaminated with black reactive dye 5

2023· article· en· W4386714123 sur OpenAlexvenueno aff
Jayana Freitas Resende, Isabela Maria Reck, Marina dos Reis Oliveira, Bruna Bruguer Ferri, Rosângela Bergamasco, Marcos R. Guilherme, Andrelson W. Rinaldi, Angélica Marquetotti Salcedo Vieira

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoagulation and Flocculation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSelf-healing hydrogelsAdsorptionMoringaChemistryFreundlich equationChemical engineeringGlobulinAlbuminPolymer chemistryChromatographyOrganic chemistryBiochemistryFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As has been portrayed in the literature, the main proteins extracted from the seeds of Moringa oleifera Lam. have coagulant and clarifying potential in water treatment. However, when using them as coagulant agents, sludge formation occurs, which is an environmental problem. Thus, it was proposed to synthesize hydrogels from the main Moringa seeds proteins and use them as adsorbents. This work aimed to synthesize albumin hydrogels and globulin hydrogels and evaluate their efficiency as adsorbents to remove the reactive black 5 dye. Through FTIR spectrum it was possible to confirm that the synthesis of hydrogels occurred successfully. The kinetic data fit the pseudo‐second order model for both hydrogels. The equilibrium isotherms showed that adsorption occurs in multilayers, due to Freundlich fitting. The maximum adsorption capacity occurred at 298 K and was 1.19 mg g−1 for the albumin hydrogel and 10.06 mg g−1 for the globulin hydrogel. Through the results it is possible to state that globulin hydrogel was more favourable for adsorption since it has a more porous morphology and requires less mass compared to albumin hydrogel.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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