Impact of biochar physical properties on adsorption mechanisms for removal of aromatic aqueous contaminants in water
Notice bibliographique
Résumé
A potential application of biochars produced by pyrolysis of lignocellulosic feedstocks is as sustainable adsorbent materials for the removal of organic contaminants in water, such as pharmaceuticals and dyes. To understand the impact of biochar's physical characteristics on the adsorption mechanisms of organic aromatic contaminants in water, Douglas fir and red cedar derived biochars were produced and treated under different conditions. CO 2 was found to produce biochar with greater oxygen-containing functional groups and higher aromaticity compared to those produced under N 2, while the pyrolysis temperature showed greater adsorption for organic contaminants when pyrolyzed at higher temperatures, attributed to greater aromaticity and surface area. The effect of different oxygen-containing groups, mainly on π - π interactions was explored by characterizing the biochar surface after three different post-pyrolysis treatments (HNO 3 , H 2 O 2 , and KOH) and comparing the effects on the adsorption mechanisms for test compounds (ibuprofen, acetaminophen, methyl orange, and methylene blue). The results showed that increasing aromaticity and electron-donating groups, such as hydroxyl functional groups, increased π - π electron donor-acceptor (EDA) interactions with compounds containing electron-withdrawing groups. The presence of electron-withdrawing carbonyl groups resulted in an increase in adsorption towards compounds with electron-donating groups.
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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) | 0,001 | 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 ».