Efficient decaffeination with recyclable magnetic microporous carbon from renewable sources: Kinetics and isotherm analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rapid global urbanization and population growth have ignited an alarming surge in emerging contaminants in water bodies, posing health risks, even at trace concentrations. To address this challenge, novel water treatment and reuse technologies are required as current treatment systems are associated with high costs and energy requirements. These drawbacks provide additional incentives for the application of cost-effective and sustainable biomass-derived activated carbon, which possesses high surface area and low toxicity. Herein, we synthesized microporous activated carbon (MAC) and its magnetic derivative (m-MAC) from tannic acid to decaffeinate contaminated aqueous solutions. Detailed characterization using SEM, BET, and PXRD revealed a very high surface area (>1800 m2/g) and a highly porous, amorphous, heterogeneous sponge-like structure. Physicochemical and thermal analyses using XPS, TGA, and EDS confirmed thermal stability, unique surface moieties, and homogeneous elemental distribution. High absorption performance (>96 %) and adsorption capacity (287 and 394 mg/g) were recorded for m-MAC and MAC, respectively. Mechanistic studies showed that the sorption of caffeine is in tandem with multilayer and chemisorptive mechanisms, considering the models’ correlation and error coefficients. π-π stacking and hydrogen bonding were among the interactions that could facilitate MAC-Caffeine and m-MAC-Caffeine bonding interactions. Regeneration and reusability experiments revealed adsorption efficiency ranging from 90.5 to 98.4 % for MAC and 88.6–93.7 % for m-MAC for five cycles. Our findings suggest that MAC and its magnetic derivative are effective for caffeine removal, and potentially other organic contaminants with the possibility of developing commercially viable and cost-effective water polishing tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,002 | 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 ».