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Enregistrement W4405847499 · doi:10.1016/j.micromeso.2024.113483

Enhanced herbicide removal using an innovative NaP1-Fe3O4-La(OH)3 zeolite: Advances in water treatment and experimental modeling

2024· article· en· W4405847499 sur OpenAlexaff
Sarah Haghjoo, Mohammad Kavand, Christian L. Lengauer, Hossein Kazemian, Mahmoud Roushani

Notice bibliographique

RevueMicroporous and Mesoporous Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung, Wissenschaft und ForschungBundesministerium für Bildung, Wissenschaft, Forschung und TechnologieUniversität Wien
Mots-clésZeoliteChemical engineeringChemistryNuclear chemistryMaterials scienceCatalysisOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the synthesis of a novel and efficient NaP1 zeolite from Austrian fly ash (AFA), composited with Fe 3 O 4 nanoparticles (NPs) and lanthanum hydroxides [La(OH) 3 ]. The composite's efficacy was tested for simultaneously adsorbing glyphosate (GLY), glufosinate (Glu), and aminomethylphosphonic acid (AMPA) from water solution. The inclusion of Fe 3 O 4 NPs and La(OH) 3 enhanced the nanoadsorbent's rapid and effective separation capabilities. Significantly, an innovative kinetic model, the Film-Pore-[Concentration-Dependent] Surface Diffusion Model (FPCDSD), was developed to analyze adsorption mechanisms, aligning with experimental results and accurately predicting adsorption processes in single and competitive scenarios. The model used detailed calculations to evaluate mass transfer resistances, employing parameters like rotation speed, adsorbent dosage, and initial concentrations to correlate adsorption data under various conditions. The study found that adsorption capacity retained 92 % effectiveness after 10 adsorption-desorption cycles, consistent with previous research. Results indicated that electrostatic interactions, herbicide affinity for La and Fe complexes, hydrogen bonding, and surface and pore diffusion likely drive adsorption mechanisms. Laboratory tests showed that Gly achieved the Maximum Residual Level (MRL) of 0.1 μg/L as per the European directive for drinking water with 99.95 % removal efficiency, suggesting that NaP1-Fe 3 O 4 -La(OH) 3 is a highly effective option for water treatment. Software : Blender, Avogadro, ChemDraw/Chem3D Concept : The idea, design, and visualization of this figure were entirely developed by me. Explanation : The graphical abstract visually represents the adsorption of herbicides (Glufosinate, AMPA, and Glyphosate) onto a composite material synthesized from Zeolite, Lanthanum hydroxide [ La(OH)₃], and Iron oxide nanoparticles ( Fe₃O₄). In this illustration, La(OH)₃ is symbolized by the diamond-shaped structures, and Fe₃O₄ is depicted as spherical balls. The image highlights the selective adsorption mechanism of these herbicides onto the composite surface, demonstrating the interaction between the adsorbent components and the pollutants. This visual complements the detailed explanation provided in section 4.3 of manuscript , showcasing how the composite material effectively reduces herbicide pollution through its advanced adsorptive properties. • An innovative, facile, efficient and economically feasible adsorbent is developed. • The effect of NaP1-Fe 3 O 4 -La(OH) 3 adsorbent was explored for removal of Herbicides. • A novel FPCDSD model is applied to examine the mechanism of adsorption. • Gly was reduced to meet the European Union's Maximum Residual Limit of 0.1 μg/L

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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