Modified Lignocellulosic Waste for the Amelioration of Water Quality: Adsorptive Removal of Congo Red and Nitrate Using Modified Poplar Sawdust
Notice bibliographique
Résumé
Since the synthetic dye Congo red and nitrate are notorious contributors to water pollution due to their persistent and potentially toxic nature, it is necessary to develop new efficient methods to remove them from water bodies. Native lignocellulosic materials as biosorbents are mostly inferior, i.e., the adsorption capacities of native materials are lower. Therefore, attempts have been made to improve the adsorption capacities of such materials by physical and/or chemical methods, including the production of biochar. In this study, adsorptive removal was investigated using a novel biosorbent (mPWS) obtained by modifying poplar (waste) sawdust through quaternisation. The characterisation of mPWS included SEM/EDX, FTIR, and MIP analysis. The adsorption of CR and nitrate onto mPWS was studied in a batch system, as a function of contact time (1–240 min), biosorbent concentration (1–8 g·dm−3), and initial adsorbate concentration (25–200 mg·dm−3). In all experiments, a high removal of both adsorbates, from 60 to over 90%, was achieved. Langmuir and Freundlich adsorption isotherm models were used in order to describe equilibrium adsorption data, while pseudo-first-order and pseudo-second-order kinetic models, and the intraparticle diffusion model, were used to describe possible adsorption mechanisms. The Langmuir model fit the adsorption data of CR well, while the nitrate adsorption process was better interpreted with the Freundlich isotherm model. The kinetics data for both CR and nitrate agreed with the pseudo-second-order kinetics model, while analysis using the intraparticle diffusion model indicated two rate-limiting steps during the adsorption process. Based on the results, it can be concluded that the tested novel biosorbent can be effectively used for the removal of CR and nitrate from water (with its adsorption capacities being 70.3 mg·g−1 and 43.6 mg·g−1, respectively).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».