Novel Synthesis and Characterization of Nano-Activated Carbon Derived from Agricultural Orange Peel Waste
Notice bibliographique
Résumé
Orange peel, often discarded as waste, is a common byproduct of agricultural and food processing industries.Converting this waste into valuable materials reduces environmental pollution and promotes circular economy practices.The increasing recognition of orange peels may be attributed to their ease of obtaining from agricultural products.Here, we synthesize activated carbon from orange peels by carbonizing orange peel powder with N2 gas and activating it with CO2 gas.Characterization of synthesis activated carbon from orange peel OP-AC done by using FTIR, TEM, EDS, Raman spectroscopy, SEM, and BET.The specific surface area (SBET) of the activated carbon (AC) and orange peel (OP) are 7.9168 m 2 /g and 3.879 m 2 /g, respectively.Also, the total pore volume for AC and OP are 0.027785 cm 3 /g and 0.01789 cm 3 /g, respectively.Orange peel-activated carbon (OP-AC) exhibits a turbostratic structure and lamellar morphology, with the presence of inorganic impurities, and is primarily composed of micropores.In summary, the synthesis of nanostructured activated carbon from orange peel waste is a promising innovation with potential applications in environmental remediation, energy storage, wastewater and water treatment and industrial processes.It contributes to sustainability by turning agricultural waste into a high-value material, supporting both environmental and economic benefits.
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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 ».