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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 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 enseignants0,001
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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