Pit-lake remediation by chemically activated Chlorocardium rodiei: Simultaneous metal ion removal from acidic waters
Notice bibliographique
Résumé
The current study investigates the valorization of waste wood from a tropical hardwood found in Guyana (Greenheart – Chlorocardium rodiei) to high surface area activated carbons (AC). We subsequently deployed these adsorbents to sequester Mn 2+, Fe3+, and Al3+ from the acidic waters of a recreational bauxite pit-lake. We studied the impact of activation parameters such as temperature, impregnation ratio and acid concentration on the texture and surface chemistry of ACs and demonstrate that optimized low pH at point-of-zero charge (pHpzc) ACs are efficient adsorbents for the target ions. A mesoporous AC with specific surface area of 2208 m2/g, 11 % surface oxygen and pHpzc of 1.98 was produced under optimized conditions. ACs removed 93–100 % of target ions from pit-lake waters at a native pH of 3.1. Al3+ exerted an antagonistic effect on Mn2+ adsorption in synthetic binary ion systems reducing adsorption by as much as 56 %. The Sips Model fitted the adsorption data best predicting maximum adsorption capacities for Mn2+, Fe3+ and Al3+ of 17.8 mg/g, 23.7 mg/g, and 6.12 mg/g for these low pHpzc optimized materials. These materials show great promise in removing heavy metals from acidic waters.
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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 ».