Continuous packed bed column removal of Cr <sup>6+</sup> , Cd <sup>2+</sup> , and Pb <sup>2+</sup> ions from synthetic wastewater using polymeric ultra‐permeable and biodegradable ferromagnetic nanocomposite membrane
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water purification techniques, including membrane technologies, ion exchange and adsorption, chemical/biochemical reduction, and electrochemical processes, have been developed to remove/recover metal ions species from polluted wastewater. This work assessed the efficiency of polymeric, biodegradable, ultra‐permeable and magnetic nanocomposite membrane (CNCs/N6@Fe 3 O 4 ‐CT) in a continuous packed bed column for the removal of Cd(II), Cr(VI), and Pb(II) metal ions from synthetic wastewaters. The eco‐compatibility of CNCs/N6@Fe 3 O 4 ‐CT was increased using chitosan biopolymer. Fe 3 O 4 nanoparticles increased the surface area and improved the separation process. CNCs and N6 polymeric materials enhanced their strength, porosity, and additional binding sites. The CNCs/N6@Fe 3 O 4 ‐CT nanocomposite membrane was employed as packing material in a fixed‐bed lab‐scale column (height 30 cm, diameter 1.5 cm) to constantly remove Cd(II), Cr(VI), and Pb(II) metal ions from synthetic wastewaters and actual hexavalent chromium tannery effluent. The studies were carried out with different initial metal ion concentrations (10, 20, and 30 mg/L), input flow rates (2, 4, and 6 mL/min), and solution pH values (2.0, 5.0, and 8.0). The obtained experimental data from the breakthrough curves was fitted to the traditional dynamic Thomas model, Yoon‐Nelson, and Bed Depth Service Time (BDST) model.
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) | 0,000 | 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 ».