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Enregistrement W4403810590 · doi:10.3390/app14219811

Adsorptive Removal of Dyes: A Comparison of Graphene Oxide to Granular Activated Carbon and Zeolite NaY

2024· article· en· W4403810590 sur OpenAlexafffund
Niloufar Nekouei Marnani, F. Handan Tezel, Onita D. Basu

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZeoliteActivated carbonGrapheneOxideMaterials scienceChemical engineeringChemistryAdsorptionNanotechnologyOrganic chemistryCatalysisMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic carbon-based compounds are a prevalent wastewater contaminant that can adversely impact water resources due to their potential carcinogenic and toxic effects on aquatic biota and human health. This research investigates the versatility of graphene oxide (GO) as an alternative to commonly used adsorbents (zeolite NaY (NaY) and granular activated carbon (GAC)) for removal of synthetic cationic dyes. Rhodamine B (RhB) and methylene blue (MB), were selected as the target contaminants to represent cationic synthetic dyes with differing molecular sizes and structural compositions. Batch experiments using GO, NaY, and GAC as adsorbents were used to assess both physicochemical interactions between adsorbent surfaces and contaminants, and removal efficiency. GO demonstrated the highest removal efficiency for both target contaminants—at 99% and 86%, respectively—while the lowest removal efficiency was observed for NaY. Langmuir, Freundlich, Temkin, and BET isotherm models were used to describe the adsorption isotherms. Overall, GO demonstrated a more robust and higher removal efficiency of cationic dyes compared with GAC and NaY, indicating the potential of graphene oxide for the removal of complex structured organic contaminants in wastewater treatment.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,434

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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