Assessment of azo-based dyes biosorption capacity by <i>Ganoderma lucidum</i> from textile industries: mechanism and adsorption equilibrium
Notice bibliographique
Résumé
The fungus Ganoderma lucidum demonstrates significant potential for the adsorption of azo dyes from textile effluents. Among seven assessed azo dyes – Acid Blue 161, Congo Red, Reactive Blue SS222, Reactive Red 43, Remazol Black GF, Direct Blue 21, and Reactive Yellow ME145 – the highest and lowest adsorption capacities, recorded at 500 mg/L, were 65.83% for Acid Blue 161 and 27.77% for Reactive Red 43, respectively. A comparison of dried and wet G. lucidum biomass revealed that wet biomass exhibited 29% higher biosorption. Furthermore, live biomass achieved 26.19% greater removal of Acid Blue 161 compared to dead biomass. Pretreatment of fungal biomass with 10% acetic acid enhanced dye biosorption by 28%. The desorption process was examined using hydrochloric acid (0.01 M) and sodium hydroxide (0.01 M), resulting in the lowest and highest desorption rates of 4.7% and 63%, respectively. The decrease in biosorption efficiency with a temperature increase from 30 °C to 50 °C confirmed the exothermic nature of the adsorption process. The maximum biosorption capacity, as determined by the Langmuir model, was 232.55 mg/g. Scanning electron microscopy (SEM) and Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) analyses revealed the critical role of amine groups in the fungal cell wall structure during the biosorption process. This study highlights the environmental benefits of G. lucidum and its efficacy in detoxifying azo dyes from textile industrial effluents, making it a promising solution for sustainable wastewater treatment.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».