MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407927403 · doi:10.18280/ijdne.200102

Removal of Pesticides from Aqueous Solutions Using Activated Carbon Derived from Jordanian Jift

2025· article· en· W4407927403 sur OpenAlexvenueno aff
Enas N. Mahmoud, Rafea Naffa, Khalil Ibrahim, Sawsan Jaafreh, Manal H. Al-Bzour, Abdallah Abuferweh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHashemite University
Mots-clésPesticideActivated carbonAqueous solutionCarbon fibersEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistryWaste managementEngineeringMathematicsBiologyAdsorptionEcologyOrganic chemistryAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread use of pesticides has led to significant contamination of both surface and groundwater, emerging as a critical environmental issue in recent years.One common method to remove pesticides from aqueous solutions is the adsorption process utilizing activated carbon.Here, the olive oil pomace (locally known as Jift) was used to prepare the activated carbon.The ability of the activated carbon prepared from Jift (ACJ) to remove several pesticides, including Metalaxyl, Imidacloprid, Methomyl, and Paraquat Dichloride, from aqueous solution was then investigated.The Jift was roasted and then activated by CO2 at 800℃.ACJ was characterized by Scanning Electron Microscope, which shows that the pores in ACJ are mostly micropores.The specific surface area of ACJ and clay Jordanian minerals (Zeolite and Bentonite) was calculated using Methylene Blue (MB).Among these adsorbents, ACJ has the highest specific surface area (561.1 m 2 /g), making it a promising adsorbent for pesticide removal.The uptake of pesticides using ACJ was compared with that of Zeolite and Bentonite.ACJ showed a high ability to remove all four pesticides, while Zeolite and Bentonite were only able to remove Paraquat Dichloride.The experimental data derived from the equilibrium adsorption isotherm were analyzed using the Langmuir and Freundlich models.The results indicated that the Langmuir model provided a superior fit to the data for the four pesticides, as evidenced by a high correlation coefficient (R 2 > 0.95) compared to the Freundlich model.Langmuir maximum adsorption capacity (qm) were 277.30, 233.97, 119.71, and 74.94 mg/g for Methomyl, Imidacloprid, Metalaxyl, and Paraquat Dichloride, respectively.The Freundlich model was fitted only to the data for Methomyl and Imidacloprid (R 2 > 0.96).The heterogeneity factor (1/n) values for the two pesticides are less than unity, indicating a favorable adsorption process, and an increase in adsorption capacity.That explains why qm of Methomyl and Imidacloprid were significantly higher than those of the other pesticides.The nature of the adsorption process was favorable for all four pesticides, as indicated by the estimated values of the Langmuir isotherm equilibrium parameter (RL), which fell within the range of 0 < RL < 1.Two kinetic models (pseudo-first-order and pseudo-second-order) were used to assess the adsorption kinetic data.The pseudo-second-order model provided a better representation of the adsorption kinetics (R 2 > 0.97), which indicates that the adsorption process follows a chemisorption mechanism.These results demonstrate the potential of ACJ as an effective adsorbent for removing pesticides in water treatment applications.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Design & Nature and EcodynamicsMême sujetAnalytical chemistry methods developmentTravaux en français237 207