Overcoming Diffusion Mass Transfer Barriers by Surface Electro-Precipitation (SEP)
Notice bibliographique
Résumé
The economically and environmentally sustainable recovery of dilute (<100 mg L –1 ) and ultradilute (<1 mg L –1 ) metal ions from complex aqueous matrices is one of the grand challenges in inorganic separation science and technology. Existing separation methods fail in this task due to their inherently slow recovery rates, stemming from either the slow diffusion of dilute elements toward the separating surface or the slow agglomeration of colloidal precipitates. This work reports a novel electrochemical–chemical phenomenon observed during surface electro-precipitation (SEP) that can surmount these mass transport limitations in an essentially green manner, without using reagents and at low energy and low material costs. Using a porous carbon electrode, we demonstrate that SEP can reversibly uptake dilute and ultradilute Pb 2+ at least 2 orders of magnitude faster than diffusion-controlled electrodeposition/electrowinning and adsorption. Paradoxically, the rate of SEP increases with a decrease in adsorbent dosage. We put forward a semiquantitative model that explains these extraordinary results by the rapid precipitation of basic lead carbonates at the cathode–solution interface. This discovery suggests a shift in the existing paradigm of accelerating mass transport at low concentrations, opening the door to recovering, rather than just removing, valuable and toxic elements from abundant depleted resources and contaminated water.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».