Zinc immobilization through sorption to diatomaceous earth
Notice bibliographique
Résumé
Zinc contamination can cause severe effects on both terrestrial and aquatic environments, such as a loss of biodiversity in soil or growth inhibition in fish (Singh et al. 2022, Kelly and Tate 1998).This project aims to test the zinc uptake of washed and unwashed diatomaceous earth to better understand what conditions impact it.Zinc concentrations between 0-100 ppm were reacted at a pH range between 3-11 in the presence of diatomaceous earth.The diatomaceous earth was characterized by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and scanning electron microscopy with energy dispersive X-ray spectroscopy (SEM-EDS).SEM-EDS was used to image morphology and determine the elemental composition of the diatomaceous earth and to observe any changes in the system after being exposed to Zn. FTIR spectroscopy was used to probe for surface active functional groups on the diatomaceous earth and determine which functional groups were responsible for binding Zn.Samples were then analyzed by inductively coupled plasma optical emission spectroscopy or ICP-OES to find and quantify metal elements within the solution.These concentrations are then plotted along with negative and positive controls to see the amount of zinc diatomaceous earth sorbed.It was found that as pH increased, the concentration of zinc sorbed increased, and SEM-EDS showed that there was no change in the morphology of the diatomaceous earth after sorption.The speciation of the Zn is pH dependent, being present as a sorbed or dissolved species above pH 7, and this will be important in predicting Zn mobility in freshwater systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».