Surface Complexation and Packed Bed Mass Transport Models Enable Adsorbent Design for Arsenate and Vanadate Removal
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Co-occurrence of metal oxo-anions (e.g., arsenate) in drinking water poses human health risks. To understand and predict competition and breakthrough for individual or mixtures of oxo-anions in continuous-flow packed bed adsorption systems, we linked equilibrium surface complexation models (SCMs) with a pore surface diffusion model (PSDM). After parametrization, using data for two commercial adsorbents, the SCM and PSDM predicted well the adsorption isotherm data and column breakthrough curves, respectively, for single-solute (arsenate) and bisolute water chemistries (arsenate, vanadate) as well as chromatographic displacement of previously adsorbed arsenate by vanadate. Surface and pore diffusivities for both commercial adsorbents were 3.0 to 3.5 x10 –12 cm 2 /s and 1.1 to 0.8 x10 –6 cm 2 /s, respectively. After validation, SCM + PSDM was used in silico to evaluate adsorbent media characteristics, variable water chemistries, and reactor configurations. When contrasting hypothetical crystalline versus amorphous metal (hydr)oxide adsorbents, increasing surface site density resulted in higher Freundlich isotherm capacity ( K F ) but did not impact 1/ n . Increasing surface binding affinities beneficially impacted both the K F and 1/ n isotherms and would improve the performance of point-of-use (POU) adsorbent system applications. In silico simulation results suggest prioritizing enhancing adsorbent capacity ( q ) through improved surface reactivity in the design of new POU adsorbent materials rather than focusing on reducing mass transport limitations through intraparticle pore design. For municipal-scale adsorption systems, the PSDM simulation of the mass transfer zone shape was evaluated for hypothetical adsorbent pore designs (i.e., intraparticle porosity (ε p ) and tortuosity) and demonstrated that ε p control was a key strategy to improve performance.
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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.
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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 découle