Sodium alginate- and chitosan-based hydrogels with different network charges for selective removal of cationic and anionic dyes from water
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The grafting of chitosan (CH) and sodium alginate (SA) biopolymers with glycidyl methacrylate (GMA) and acrylamide (AAm) monomers, combined with graphene oxide (GO), led to the formation of bio-based hydrogels. These hydrogels, named CH -GO -hydrogel (GO/CH-g-poly (AAm-co-GMA)), CH -GO -hydrogel (CH-g-poly (AAm-co-GMA)), SA -GO -hydrogel (GO/SA-g-poly(AAm-co-GMA)), and SA -hydrogel (SA-g-poly(AAm-co-GMA)), were tested as selective dye adsorbents. While the chitosan-based hydrogels exhibited positive zeta potential values ranging from +27.5 to +0.1 mV, alginate-based samples had negative values between −10.4 to −41.7 mV in pH conditions from 3.0 to 9.0. Adding GO nano-fillers reduced the swelling capacity of both hydrogels, with water absorption (WA) values for SA -GO -hydrogel and SA -hydrogel recorded at 10.1 and 22.2 g/g, respectively. The ability of these materials to adsorb dyes, specifically crystal violet (cationic) and Congo red (anionic), was confirmed. Factors such as adsorbent dosage, initial pH, dye concentration, shaking time, and temperature were analyzed to determine dye adsorption capacity. Interestingly, the pristine hydrogels, free of GO, performed better than their nanocomposite counterparts. Adsorption capacities (qm) for crystal violet and Congo red with SA -hydrogel, SA -GO -hydrogel, CH -hydrogel, and CH -GO -hydrogel was 909.1, 714.3, 454.5, and 400.0 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 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 ».