Desorption of rare earth elements biosorbed on <scp> <i>Euglena mutabilis</i> </scp> suspensions and biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Increasing demand for rare earth elements (REEs) has stimulated research on novel recovery methods from sources like industrial effluents. Our recent study demonstrated that algal biofilms are good candidates for the adsorption of REEs and that the extracellular polymeric substances (EPS) within the biofilm were a key accumulator of REEs. In this work, we measured the desorption kinetics, extents, and selectivity of REEs from the algae Euglena mutabilis in suspensions and biofilms using aqueous solutions of HCl at pH between 1.5 and 4, and Na 2 EDTA at pH 5. We examined the potential for reusing suspended and biofilm biomass for repeated adsorption–desorption cycles. The desorption kinetics were similar for suspensions and biofilms, with equilibrium being reached within 20 min. The extent of desorption was higher in biofilms with 86% and 95% desorption, compared to suspensions which had 72% and 74% desorption using HCl and Na 2 EDTA, respectively. We postulate that the difference between suspensions and biofilms is attributed to the binding sites in the EPS matrix of the biofilm being more readily protonated than those at the algal cell wall surface. Heavy REEs were found to preferentially desorb at pH 4 over lighter REEs. After 3 repeated adsorption–desorption cycles, the adsorption capacity of biofilms increased by 280% and 80% using HCl and Na 2 EDTA, respectively, compared to an 80% decrease in biosorption capacity for the suspension. The increase in biofilm biosorption capacity was attributed to the simultaneous desorption of divalent cations alongside REEs from the EPS increasing the number of available binding sites.
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 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 ».