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Enregistrement W4389133470 · doi:10.1038/s41598-023-47319-x

Olive stone as an eco-friendly bio-adsorbent for elimination of methylene blue dye from industrial wastewater

2023· article· en· W4389133470 sur OpenAlexaff
Saja Mohsen Alardhi, Hussein G. Salih, Nisreen S. Ali, Ali H. Khalbas, Issam K. Salih, Noori M. Cata Saady, Sohrab Zendehboudi, Talib M. Albayati, Hamed N. Harharah

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMustansiriyah UniversityKing Khalid University
Mots-clésAdsorptionAqueous solutionLangmuir adsorption modelMethylene blueBET theoryMonolayerChemistryNuclear chemistryWastewaterChemical engineeringFourier transform infrared spectroscopyLangmuirMaterials scienceChromatographyOrganic chemistryEnvironmental engineeringNanotechnologyCatalysisEnvironmental sciencePhotocatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adsorbents synthesized by activation and nanoparticle surface modifications are expensive and might pose health and ecological risks. Therefore, the interest in raw waste biomass materials as adsorbents is growing. In batch studies, an inexpensive and effective adsorbent is developed from raw olive stone (OS) to remove methylene blue (MB) from an aqueous solution. The OS adsorbent is characterized using scanning electron microscopy (SEM), Fourier Transform Infra-Red (FTIR), and Brunauer–Emmett–Teller (BET) surface area. Four isotherms are used to fit equilibrium adsorption data, and four kinetic models are used to simulate kinetic adsorption behavior. The obtained BET surface area is 0.9 m 2 g −1 , and the SEM analysis reveals significant pores in the OS sample that might facilitate the uptake of heavy compounds. The Langmuir and Temkin isotherm models best represent the adsorbtion of MB on the OS, with a maximum monolayer adsorption capacity of 44.5 mg g −1 . The best dye color removal efficiency by the OS is 93.65% from an aqueous solution of 20 ppm at the OS doses of 0.2 g for 90 min contact time. The OS adsorbent serves in five successive adsorption cycles after a simple filtration-washing-drying process, maintaining MB removal efficiency of 91, 85, 80, and 78% in cycles 2, 3, 4, and 5, respectively. The pseudo second-order model is the best model to represent the adsorption process dynamics. Indeed, the pseudo second-order and the Elovich models are the most appropriate kinetic models, according to the correlation coefficient (R 2 ) values (1.0 and 0.935, respectively) derived from the four kinetic models. The parameters of the surface adsorption are also predicted based on the mass transfer models of intra-particle diffusion and Bangham and Burt. According to the thermodynamic analysis, dye adsorption by the OS is endothermic and spontaneous. As a result, the OS material offers an efficient adsorbent for MB removal from wastewater that is less expensive, more ecologically friendly, and economically viable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations87
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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