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Enregistrement W4392790402 · doi:10.1002/cjce.25184

Continuous fixed‐bed column adsorption of nickel (II) using recyclable three‐dimensional cellulose nanocrystals‐hydrogel: Bed depth service time, Thomas, Adams–Bohart, and Yoon–Nelson modelling

2024· article· en· W4392790402 sur OpenAlexvenueno aff
Banza Jean Claude, Maurice S. Onyango

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionThermogravimetric analysisMaterials scienceFourier transform infrared spectroscopyChemical engineeringVolumetric flow rateBET theoryCellulosePolymerScanning electron microscopeAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heavy metal ions have detrimental impacts on both the environment and human health. Therefore, it is necessary to develop simple, economical water treatment adsorbents that employ easily modifiable, organic, biodegradable polymers like cellulose nanocrystals. This work used Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), scanning electron microscopy (SEM), thermogravimetric analysis (TGA), X‐ray diffraction (XRD), and Brunauer–Emmett–Teller (BET) to characterize the cellulose nanocrystal hydrogel prepared to remove Ni 2+ . The hydrogel was established to have two stable degradation points, ranging from 70 to 120°C to 250 to 380°C. Additionally, the principal functionalized groups observed in the hydrogel's molecular structure were CH, OH, and CO, which were uniform distribution and finger‐like structures as seen by SEM. It consisted of crystalline and amorphous structures, as shown by XRD patterns, making it a viable option for water filtration. BET showed that the surface area of the hydrogel increased upon modification. The column study involves optimization of pH, flow rate, concentration, and bed depth. According to experimental data, the effects of breakthrough parameters including pH (4, 5, 6) influent concentration (50, 75, and 100 mg/L), feed flow rate (5, 10, and 15 mL/min), and bed height (10, 15, and 20 cm). With an adsorption capacity of 58.65 mg/g, a flow rate of 10 mL/min, a bed depth of 20 cm, an influent concentration of 75 mg/L and a pH of 5 was found. The column experimental data fitted better to the Thomas, Yoon–Nelson, and bed depth service time modelling ( R 2 > 0.99) than the Adams–Bohart model with R 2 > 0.90. The adsorbent is economical and environmentally friendly due to its excellent regeneration capacity.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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