One‐step hydrothermal synthesis of a green <scp>NiCo‐LDHs‐rGO</scp> composite for the treatment of lead ion in aqueous solutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Herein, we have synthesized a microspherical nickel‐cobalt‐layered double hydroxides‐reduced graphene oxide composite (NiCo‐LDHs‐rGO) through a one‐step hydrothermal method and then used it as an adsorbent for the removal of Pb 2+ from aqueous solutions. Fourier transform infrared spectrophotometry (FT‐IR), field emission scanning electron microscopy (FESEM), mapping elemental analysis, electron dispersive x‐ray spectroscopy (EDX), x‐ray diffraction analysis (XRD), and the Brunauer–Emmett–Teller (BET) method were used for the characterization of the adsorbent. Factors affecting the adsorption of Pb 2+ ion such as solution pH, adsorbent dosage, contact time, competing ion, and regeneration were investigated in batch mode by the NiCo‐LDHs‐rGO. Under optimized conditions based on the Taguchi method (pH = 5.0, adsorbent dosage = 20 mg, and contact time = 30 min), the highest removal percentage was found to be 99.7% for 100 mg L −1 of Pb 2+ . According to the results, NiCo‐LDHs‐rGO exhibited a high preference for Pb 2+ over Cu 2+ , Zn 2+ , and Cd 2+ . This adsorbent was regenerated for several cycles (using 0.01 M HCl) with no significant deterioration in performance. Analyses of the adsorption isotherm models revealed that the adsorption of Pb 2+ follows Freundlich isotherm with a maximum adsorption capacity of 200 mg g −1 . Also, the kinetic data confirmed that pseudo second order kinetic equation is the best model for predicting the kinetics. Furthermore, the Simulink modelling illustrated that the adsorption kinetics of Pb 2+ onto NiCo‐LDHs‐rGO is done with high accuracy in a continuous stirred‐tank reactor. Finally, dual interactions of the effective parameters can be modelled by polynomial equations in MATLAB, and according to the Taguchi model, pH is clearly the most important feature among all effective parameters.
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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 ».