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Enregistrement W4408029636 · doi:10.1016/j.wmb.2025.02.006

Optimization of arsenic removal from water using novel renewable adsorbents derived from orange peels

2025· article· en· W4408029636 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueWaste Management Bulletin · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandMitacs
Mots-clésArsenicAdsorptionOrange (colour)ChemistryRenewable energyEnvironmental scienceEnvironmental chemistryPulp and paper industryWaste managementBiologyOrganic chemistryEngineeringEcologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• TiO 2 impacted orange peel activated carbon (ACOP-TiO 2 ) physicochemical properties. • ACOP-TiO 2 adsorption capacity for arsenic (As) reached 10.91 mg/g. • Optimal condition: pH = 4.2, As initial concentration = 50 mg/L, adsorbent dose = 3.3 g/L. • Pseudo-2nd-order kinetic and Freundlich isotherm models best describe As adsorption. • Thermodynamic studies revealed a spontaneous and endothermic process. This study developed activated carbon from orange peels (ACOP) and modified ACOP with titanium dioxide (TiO 2 ) (ACOP-TiO 2 ), focusing on optimizing the adsorption capacity of ACOP-TiO 2 for arsenic removal from water. The developed adsorbent (ACOP-TiO 2 ) was prepared and characterized by Scanning electron microscopy (SEM), Energy dispersive X-ray analysis (EDS), Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), X-ray diffraction (XRD), surface area analysis, and elemental analysis. The Brunauer-Emmett-Teller (BET) test demonstrated that the modification increased the surface area of ACOP-TiO 2 by 2.55 times greater than ACOP. Adsorption experiments were conducted using synthetic aqueous solutions of arsenic (As(V)), and the response surface methodology (RSM) incorporating central composite design (CCD) was employed for experimental optimization. The results indicated that ACOP-TiO 2 demonstrated efficient arsenic removal, with optimal pH identified at approximately 4.2. Increasing adsorbent dosage (0.025–0.4 g in 50 mL solution, corresponding to 0.5–8 g L -1 ) positively influenced adsorption efficiency, while initial arsenic concentration (10–60 mg L -1 ) directly correlated with adsorbent capacity, with a predicted optimum concentration of 50 mg L -1 . Contact time (0.4–6 h) exhibited minimal impact on adsorbent capacity within the experimental timeframe. Under the conditions of pH 4.2, an initial arsenic concentration of 50 mg L -1 , an adsorbent dose of 3.3 g L -1 (0.165 g adsorbent/50 mL solution), and a contact time of 4.8 h, the maximum adsorbent capacity in arsenic removal for ACOP-TiO 2 was 10.91 mg g −1 . The intra-particle diffusion kinetic model and Temkin isotherm best described arsenic adsorption onto ACOP-TiO 2 . This research contributes valuable insights into utilizing agricultural waste for water treatment, offering a sustainable and economical solution for arsenic removal.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,993

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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