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Enregistrement W4409340938 · doi:10.18280/ijdne.200315

Capture of Lead Ions from Aqueous Solution by Mg/Fe-LDH Alginate Beads Prepared from Schanginia aegyptiaca and Scrap Iron

2025· article· en· W4409340938 sur OpenAlexvenueno aff
Zainab Yahya Al-Rubaie, Ayad A.H. Faisal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrapAqueous solutionIonChemistryNuclear chemistryMetallurgyMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to develop a novel sorbent using solid waste from scrap iron and Schanginia aegyptica.Magnesium and iron ions can be efficiently extracted from solutions derived from Salsola aegyptiaca and scrap iron, respectively.Sodium alginate beads are used to immobilize magnesium-iron nanoparticles.Using batch adsorption experiments, the prepared sorbent, termed magnesium/iron-layered double hydroxidesodium alginate beads (Mg/Fe-LDH-Na alginate beads), was tested for its ability to remove lead (Pb) ions from simulated wastewater.The optimal conditions for synthesizing the Mg/Fe-LDH beads were determined to be 3, 10, and 5 g, corresponding to the molar ratio, pH, and dosage, respectively.The best operating parameters were 120 minutes, initial pH 6, 0.5 grams of beads per 100 mL, and 250 rpm for an initial concentration (Co) of 10 mg/L to remove more than 90% of Pb 2+ ions.The reuse performance of the sorbent was evaluated under the same batch test conditions and Pb removal efficiency was 95.9% in the first cycle, decreasing to approximately 84.7% by the sixth cycle, indicating a decline in removal efficiency with repeated use.The sorption process is well described by the Langmuir model, which suggests a maximum adsorption capacity of 2.312 mg/g.The results indicate that the produced beads are highly reusable and reliable, making them useful for removing lead ions from water, particularly in practical applications.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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