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Enregistrement W4408146872 · doi:10.1016/j.jece.2025.116020

Lignin-polyethylene composite adsorbents for gold capture

2025· article· en· W4408146872 sur OpenAlexafffund
Ahmad Sadeghi Chevinli, Jalal Rahmatinejad, Denis Rodrigue, Nuri Hmidi, Zhibin Ye

Notice bibliographique

RevueJournal of environmental chemical engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversité LavalConcordia University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésLigninComposite numberAdsorptionPolyethyleneChemistryChemical engineeringMaterials sciencePulp and paper industryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report in this paper the synthesis of lignin-polyethylene composite pellet adsorbents and their adsorption performances toward the capturing of Au(III) species from aqueous solutions. In this adsorbent design, lignin (L) as an abundantly available and low-cost biopolymer is used as the active adsorbing material, while polyethylene (PE) serves as the inert binder maintaining the structural/mechanical integrity of the adsorbents. Systematic characterizations have been undertaken on the composite adsorbents to determine their performances, including the effect of pellet composition, adsorbent dosage, pH, and co-existing ions on the adsorption, as well as the adsorption kinetics, isotherm, and reusability. The highly selective gold capture in the presence of co-existing ions has also been demonstrated with the composite adsorbent L40-PE60. This work shows the strong potential of the lignin-polyethylene composite adsorbents for the low cost and easy processing of industrial gold capturing in gold mining processes. • Lignin-polyethylene composites were developed for efficient Au(III) capture in gold mining. • L40-PE60 composite excelled with high selectivity and rapid gold adsorption. • pH sensitivity was observed with optimal performance under acidic conditions. • Potential for eco-friendly, cost-effective gold recovery in industrial processes.

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 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 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,592

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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