Biodegradable and Reusable Sponge Material Prepared from Pea Protein for the Effective Removal of Heavy Metals
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing demand for biodegradable and sustainable materials, particularly those sourced from agricultural or industrial byproducts, for use in wastewater treatment. This study introduces an approach for developing a sponge-like adsorbent derived exclusively from pea protein (Pea AS -PEI) using liquid foam templating for the removal of heavy metals. The pore size, surface area, and mechanical strength of the sponge were modulated by the extent of protein hydrophobic aggregation induced by ammonium sulfate (AS) immersion based on the salting-out effect. Raising AS concentration from 10 to 20% led to an increase in surface area from 30.69 to 127.41 m 2 /g and compressive stress from 151.02 ± 8.73 kPa to 316.10 ± 13.87 kPa at 90% strain. Polyethylenimine (PEI) grafting introduced additional amine groups for heavy metal adsorption, and the porosity of the sponge increased from 86.9 to 90.3% upon surface modification. As a result, the PEI-modified sponge showed favorable adsorption performance of Cu(II), Zn(II), and Ni(II) ions at pH 5 with maximum sorption capacities of 67.07, 115.61, and 55.86 mg/g, respectively. The adsorption kinetics and isotherm study suggested that the adsorption process was primarily chemisorption and occurred with monolayer interactions. The negative Gibbs free energy change (Δ G < 0) confirmed that the adsorption was thermodynamically spontaneous. Reusability tests for the Pea AS -PEI sponge revealed that its adsorption capacity could be well maintained over five successive adsorption–desorption cycles, with the removal efficiency of Cu(II) over 95%. The pea protein sponge also exhibited excellent biodegradability in soil within 28 days, with weight losses of 86.1% and 67.5% before and after PEI grafting, respectively. Together, these results indicate the great potential of affordable and sustainable PEI-modified pea protein sponges for the remediation of water polluted with copper, zinc, and nickel ions.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».