Revolutionizing Water Hyacinth Flash Graphene Technology to Remove Cu(II) from Wastewater: Equilibrium Isotherm, Kinetics and Thermodynamic Studies
Notice bibliographique
Résumé
The work examines how flash graphene made from Water hyacinth after flash joule heating (WHAF) behaves as an adsorbent for removing Cu(II) ions from water solutions emphasizing its potential for sustainable and economical use.Broken water hyacinth weeds were subjected to carbonization and electro-flash treatment before being converted into flash graphene.FTIR, SEM, XRD, and BET analyses indicated that water hyacinth after flash joule heating (WHAH) transformed untreated water hyacinth before flash joule heating (WHBF) into an adsorbent with enhanced surface area, improved porosity, and an improved crystalline structure.The study evaluated Cu(II) removal effectiveness under various conditions during batch adsorption experiments, which tested pH values, adsorbent amounts, contact duration, initial metal concentration, speed of agitation, and operating temperature.Cu(II) removal reached its maximum level of 92.09% under pH conditions of 7 and through usage of 1 g of adsorbent for 60 minutes at 45℃.The adsorption process showed heterogeneous energy distribution patterns, which fit both the Freundlich isotherm and pseudo-second-order kinetic models.The sorption process remains stable due to the positive entropy and endothermic nature indicated by thermodynamic analysis.The study demonstrates that WHAF presents feasible economic prospects for eco-friendly heavy metal wastewater remediation while promoting sustainable environmental pollution control.The research findings demonstrate that WHAF can effectively function as an adsorbent material for environmental cleanup.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».