Enhanced toluene removal from aqueous solutions using reed straw-derived biochar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The escalating threat of pollutants, particularly aromatic hydrocarbons like benzene, toluene, ethylbenzene and xylene (BTEX), in aquatic environments necessitates effective remediation strategies. This study explores the potential of biochar derived from common reed (Phragmites australis) as a sustainable and multifaceted tool for the removal of toluene, a representative BTEX compound, from aqueous solutions. By harnessing reed straw as the precursor material for biochar production, this research showcases an environmentally friendly alternative to conventional disposal methods, such as incineration, offering the dual benefit of pollutant removal and carbon emissions reduction. The influence of pyrolysis temperature on biochar properties and its adsorption efficiency for toluene were rigorously examined, revealing a direct correlation between temperature and biochar’s pollutant sequestration capabilities. Results indicate that higher pyrolysis temperatures led to biochar (RB-750) with superior specific surface area (68.07 m2/g) and enhanced adsorption capabilities, demonstrating its potential as a powerful adsorbent in water treatment. The scanning electron microscope analysis revealed a complex, porous structure rich in active sites, validating the biochar’s suitability for pollutant adsorption. Optimal dosage was determined at 8 g/l, achieving an impressive toluene removal efficiency of 98.1%. Additionally, pH and initial toluene concentration significantly influenced removal efficiency. This study underscores the multifaceted potential of reed straw-derived biochar in combating water pollution while concurrently contributing to carbon emissions reduction through sustainable utilization of abundant wetland resources. Further research should delve into the impact of real-world conditions on its effectiveness, promising innovative solutions for environmental remediation efforts with a reduced carbon footprint.
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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 | 0,001 | 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 ».