Engineering Magnetic Biochar from Polyphenol-Functionalized Biomass for the Removal of Broad-Spectrum Water Contaminants
Notice bibliographique
Résumé
Various water contaminants raise concerns about potential negative effects on aquatic ecosystems and human health, which demand breakthrough technologies for the effective removal of a wide range of water contaminants. Recently, nitrogen-doped biochar has shown promise in the removal of various contaminants due to its merits of having a high surface area, versatile surface functionality, and variable surface charge. However, obtaining nitrogen-doped biochar with a high nitrogen content and large surface area simultaneously is challenging. Herein, we developed a nitrogen-rich magnetic and porous biochar (NMPC) via facile pyrolysis of polyphenol and metal ions cofunctionalized collagen. Benefiting from a large surface area (1194.4 m 2 g –1 ) and a high nitrogen content (8.35 wt %), NMPC exhibited high adsorption performance for broad-spectrum water contaminants, including dyes, antibiotics, and heavy metal ions. Besides, NMPC could be magnetically separated for easy recycling with the embedded magnetic iron carbide (Fe 3 C) and still maintained a high removal performance even in a six-cycle test. This work provides new possibilities for the fabrication of nitrogen-rich magnetic biochar which holds great potential in efficient removal of broad-spectrum water contaminants.
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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 ».