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Enregistrement W4404842579 · doi:10.1139/cjc-2024-0164

Optimization of porous volcanic ash-based geopolymer for crystal violet adsorption using the Box-Behnken design

2024· article· en· W4404842579 sur OpenAlexvenueno aff
Idriss Lenou, Armand Tchakounte, Victor O. Shikuku, Ludovic Kemdjien, Kuisseu Valere, Joseph Dika, Charles Melea Kede

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBox–Behnken designCrystal violetChemistryAdsorptionVolcanic ashGeopolymerChemical engineeringPorosityFly ashChromatographyVolcanoResponse surface methodologyGeochemistryOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Volcanic ash was used as a precursor for the synthesis of a geopolymer activated by sodium hydroxide and using hydrogen peroxide as a pore-forming agent. Factors controlling geopolymer synthesis such as sodium hydroxide concentration (6–12 mol/L), liquid/solid mass ratio (0.3–0.5), and H2O2 mass concentration (0%–2%) were optimized using the Box-Behnken design method. The chosen process variables were optimized to enhance both the geopolymer's porosity and its effectiveness in removing crystal violet. Sodium hydroxide concentration and H2O2 mass concentration had a significant effect on both responses. Under optimal conditions of 6 mol/L NaOH concentration, a 0.3 liquid/solid ratio, and 2% H2O2 mass concentration, the model-predicted and experimental values for both responses were highly comparable. Additionally, response surface methodology was used to assess the removal of crystal violet from an aqueous solution, employing the geopolymer produced under these optimal conditions as the adsorbent. Experiments were carried out according to the Box-Behnken statistical surface design with four input parameters, namely, contact time (A: 10–120 min), initial crystal violet concentration (B: 20–100 mg/L), adsorbent dose (C: 0.1–0.6 g), and pH (D: 3–9). Regression analysis indicated a strong fit of the experimental data to the second-order polynomial model, with a coefficient of determination ( R2) of 0.9864 and a Fisher's F value of 61.97. Optimization of the parameters A (35.415 mg/L), B (98.184 min), C (0.359 g), and pH (6.950) achieved a maximum crystal violet removal of 98.413% by the geopolymer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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