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Enregistrement W4391212971 · doi:10.21142/tl.2023.2985

Remoción de fosfatos en aguas residuales domésticas con carbón activado de endocarpio de aceituna modificado con nanopartículas de hierro (III)

2023· dissertation· es· W4391212971 sur OpenAlexaff
George Michael Blas Flores

Notice bibliographique

RevueUniversidad Científica del Sur · 2023
Typedissertation
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChemistryPhysicsNuclear chemistryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La afinidad electrostática entre el fosfato y hierro(III) en los mecanismos de adsorción es una alternativa más atractiva en la remoción de dicho macronutriente por ser la principal causa de la eutrofización. La investigación desarrollada permitió remover los fosfatos en disoluciones sintéticas y en una muestra real de agua residual domestica (ARD), sintetizando dos series de adsorbentes: Carbón activado con CaCO3 (C.A) y carbón activado modificado con nanopartículas de hierro(III) (CA-Fe). La metodología permitió determinar las características físico-químicas de los adsorbentes, realizar ensayos batch, lecho fijo y analizar la recuperación de fosfato. El análisis físico-químico demostró mejor cualidad con el CA-Fe como adsorbente, el análisis SEM evidencio alta porosidad de C.A y CA-Fe, así como la impregnación de nanopartículas de Fe+3. Los resultados del espectro FTIR permitieron resaltar la presencia de grupos funcionales asociados en la superficie de CA-Fe. La remoción máxima se determina a pH 7.5, el modelo de la cinética de adsorción corresponde a pseudo segundo orden (R2 ≥ 0.996) y el proceso de adsorción mejor representado corresponde al modelo de Langmuir (R2 = 0.993). El nivel máximo alcanzado al impregnar el analito (Qm) fue 65.83 mg-P/g. Las columnas de lecho fijos de 50 y 100 cm no presentaron saturación en 8 horas de ensayo, demostrando mejor coherencia el modelo Thomas y Yoon-Nelson (0.797 ≤ R2 ≤ 0.957). CA-Fe puede ser reutilizado hasta tres veces en la fase adsorción-desorción garantizando remoción del 70 % y recuperación del 60 % de PO43- en ARD.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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