Modified competitive Langmuir model for prediction of multispecies PFAS competitive adsorption equilibria on colloidal activated carbon
Notice bibliographique
Résumé
Competitive adsorption of four perfluoroalkyl substances (PFAS), i.e., perfluorobutyl sulfonate (PFBS), perfluorohexane sulfonate (PFHxS), perfluorooctanoate (PFOA), and perfluorooctane sulfonate (PFOS), on colloidal activated carbon (CAC) was studied and a new predictive model, modified competitive Langmuir model (MCLM), was proposed to predict the competitive adsorption equilibria. The new model is a modification of the competitive Langmuir model (CLM) that gives additional weighting to the molecular weight of the PFAS molecules. A comparative study was done to test the capability of the new model by comparing its predictions to the widely used CLM and ideal adsorbed solution theory (IAST), as well as the experimental data from the batch adsorption experiments on seven different mixtures of the abovementioned PFAS. The models were tested on various combinations of two and three PFAS analytes. The analysis showed better predictions by MCLM over the existing models in most of the cases. Additionally, an error analysis was performed to fit the single-solute isotherms that indicated a better fit of the Langmuir isotherm over Freundlich isotherm. Moreover, the study also showed approximately equal impact of PFOA and PFHxS on PFOS adsorption and a higher impact of PFHxS, compared to PFOA, on PFBS adsorption which hints at equal hydrophobicity but higher adsorption of PFHxS compared to PFOA due to its smaller size and higher pore accessibility.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».