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Enregistrement W4406030421 · doi:10.1088/2053-1591/ada5c4

Effect of pretreatment type on the physico-chemical properties of activated carbons derived from an invasive weed Prosopis juliflora: potential applications

2025· article· en· W4406030421 sur OpenAlexafffund
Subramaniyasharma Sivaraman, Saravanan Ramiah Shanmugam, V. Ponnusami, Ratheeshkumar Shanmugam, Arul Chan Basha, Noori M. Cata Saady

Notice bibliographique

RevueMaterials Research Express · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdsorption, diffusion, and thermodynamic properties of materials
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaMitacsAuburn University
Mots-clésProsopis julifloraWeedActivated carbonChemistryBiologyAgronomyOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the effects of various pretreatment methods on the physico-chemical properties of activated carbons produced from the biochar of an invasive weed species, Prosopis juliflora. Utilizing a thermochemical conversion technique such as pyrolysis, followed by chemical and physical activation processes, we aimed to assess the functional characteristics of the resulting biochar for potential industrial applications. The pretreatments involved acidic (H2SO4, H3PO4, and ZnCl2), basic (KOH and NH4OH) and oxidizing agents (H2O2), and physical methods like air activation. Comprehensive characterization techniques, namely BET analysis, x-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS), Ultimate Analysis, and pHpzc, were utilized to assess the influence of activation conditions. Principal component analysis was employed to elucidate the relationships between different activation methods and the physico-chemical properties of the activated carbons. Results from this study revealed that the choice of activation agent significantly influences the material’s structure and chemistry. The activation process of activated carbon (AC) is significantly influenced by temperature and the agent used. KOH-AC exhibited bulk oxygen content (5.96%) with a high bulk carbon content (91.73%), while Air-AC has a comparatively high bulk oxygen content (40.71%). The XPS data shows variations in carbon content and oxygen functional groups, influenced by the activation agent and temperature used during the process. The ranking of surface oxygen content was Air-AC (39.93%) > H2O2-AC (22.77%) > NH4OH-AC (17.61%). This study highlights the potential of Prosopis juliflora-derived biochar in diverse applications by tailoring its physico-chemical properties through specific activation processes, thereby also contributing to the upcycling of this invasive species.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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