Comparison of Oil-Seed Shell Biomass-Based Biochar for the Removal of Anionic Dyes—Characterization and Adsorption Efficiency Studies
Notice bibliographique
Résumé
This research investigated the synthesis of biochar through the direct pyrolysis of pre-roasted sunflower seed shells (SFS) and peanut shells (PNS) and compared their application for the effective removal of textile dyes from wastewater. Biochar prepared at 900 °C (SFS900 and PNS900) showed the highest adsorption capacity, which can be attributed to the presence of higher nitrogen content and graphite-like structures. CHNS analysis revealed that PNS900 exhibited an 11.4% higher carbon content than SFS900, which enhanced the environmental stability of PNS biochar. Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) and X-ray diffraction (XRD) analyses of the produced biochar indicated the degradation of cellulosic and lignin moieties. X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) revealed a 13.8% and 22.6% increase in C-C/C=C mass concentrations in the SFS900 and PNS900, respectively, and could be attributed to the condensation of polyaromatic structures. Batch experiments for dye removal demonstrated that irrespective of dye species, PNS900 exhibited superior dye removal efficiency compared to SFS900 at similar dosages. In addition to H-bonding and electrostatic interactions, the presence of pyridinic-N and graphitic-N can play a vital role in enhancing Lewis acid-base and π-π EDA interactions. The results can provide valuable insights into the biochar-dye interaction mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».