Investigation of mechanisms of sulfamethoxazole adsorption on novel adsorbents developed from reed canary grass
Notice bibliographique
Résumé
In this work, reed canary grass and activated carbons developed from this biomass were used as novel adsorbents to remove sulfamethoxazole (SMX) from water. Raw biomass adsorbent with the lowest surface area demonstrated the lowest SMX adoption capacity of 20.2 ± 1.6 mg/g and the activated carbon adsorbent with the highest surface area showed the highest adsorption capacity of 160.5 ± 4.2 mg/g. π-π, hydrogen bonding, Lewis acid base, and hydrophobic interactions are the possible mechanisms that could be responsible for adsorption of SMX on the adsorbents. Methanol, hydrochloric acid solution, sodium hydroxide solution, and deionized water were used to desorb SMX from the adsorbent. The results of using 20 mL of solvent at 35 °C showed that methanol could desorb loaded SMX with a higher desorption efficiency (80.1 ± 2%) than the aqueous solvents (9.5-46.5%). Decreasing the temperature to 25 °C decreased the desorption efficiency of methanol to 58.5 ± 1%. By decreasing the methanol volume to 5 mL, SMX desorption efficiency could remain comparable (59.1 ± 1.2%). Reusing the adsorbent in 4 adsorption desorption cycles showed that SMX adsorption capacity reduced from 124.9 ± 3.8 mg/g in the first adsorption cycle to 82.1 ± 2.2 mg/g in the second adsorption cycle and was stable in the third and fourth cycles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».