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Enregistrement W4410362368 · doi:10.1016/j.micromeso.2025.113681

Phosphate removal from aqueous solution using ytterbium oxide supported mesoporous silicas (SBA-15, KIT-6 & MCM-41)

2025· article· en· W4410362368 sur OpenAlexfundno aff
Mozhdeh Gholami, James Tardio

Notice bibliographique

RevueMicroporous and Mesoporous Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Melbourne Institute of TechnologyOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésYtterbiumAqueous solutionMesoporous materialPhosphateChemistryMCM-41Inorganic chemistryNuclear chemistryOxideChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a series of ytterbium supported mesoporous silicas, SBA-15, KIT-6 and MCM-41 (containing different amounts of Yb) were studied for phosphate removal from aqueous solution. The prepared materials were characterized by X-ray diffraction, N2 adsorption/desorption (BET), HRTEM and XPS. All of the materials prepared were found to possess an ordered hexagonal mesoporous structure. The best performing materials under the conditions used (in terms of maximum adsorption capacity) for each of the silica supports were 0.3Yb SBA-15, 0.1Yb KIT-6, and 0.1Yb MCM-41 which had maximum adsorption capacities of 20.1 mg P/g, 20.9 mg P/g and 20.5 mg P/g respectively. The aforementioned best performing materials were found to have slightly higher maximum adsorption capacities at lower pH (pH 3 and 5, compared to pH 6) whilst the coexistence of chloride, sulphate and nitrate, were found to have no significant effect on phosphate adsorption. Bicarbonate ion was found to have a significant negative effect on adsorption capacity – this however was most likely due to this ion increasing the solution pH which in turn causes reduced adsorption. It was found that adsorbed phosphate could be readily desorbed from the materials studied using HNO 3 (5%) at room temperature. Reuse tests showed a slightly reduced adsorption capacity for the materials for which regeneration studies were conducted.

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)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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