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Enregistrement W4402146051 · doi:10.4028/p-dg7jhf

Modification of the Chitosan Spray Coating on Pineapple Pulp as Adsorbent for Copper Ion Adsorption from Aqueous Solution

2024· article· en· W4402146051 sur OpenAlexaff
Panida Charnkeitkong, Woranart Jonglertjunya, Xian She Feng

Notice bibliographique

RevueAdvances in science and technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAdsorptionChitosanCopperAqueous solutionChemical engineeringPulp (tooth)CoatingIonComposite materialMetallurgyOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the major toxicants for living things is copper which consists of ions form in most of the manufacturing wastewater treatment. The drain water before releasing it into the water source is desired to eliminate copper ions (Cu 2+ ) by using adsorption. The bio-wastes as adsorbents applied in this work, such as a dried pineapple pulp (DPP), chitosan flake (CTS), and chitosan spray coating on dried pineapple pulp (CPP) have a surface area of about 45.34, 60.02, and 70.01 m 2 /g, respectively. The effective Cu 2+ eliminated efficiency and adsorption capacity from the copper (II) sulfate in aqueous solution was high with the high surface area. At optimum operating conditions, i.e., initial feed concentration 250 mg/L, pH 6.0, temperature 30 °C, and adsorption time 1 h, the Cu 2+ eliminated efficiency in the percentage of DPP, CTS, and, CCP was 63.89, 80.83 and 86.92%, respectively, and adsorption capacity was 31.95, 40.22 and 43.46 mg/g, respectively.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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