Valorization of red mud and biomass waste via pre-pyrolysis activation for high-performance magnetic biochar in heavy metal remediation
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal contamination of water remains a critical environmental challenge, demanding efficient, low-cost, and sustainable treatment technologies. This study presents an innovative strategy to address both wastewater pollution and industrial waste disposal by converting red mud (RM), a hazardous byproduct of aluminum production, and maple wood (MW) biomass into magnetic biochar (MBC) adsorbents. Unlike traditional post-pyrolysis biochar (BC) activation methods, a novel pre-pyrolysis biomass chemical activation approach was employed using acid (HNO 3 ) and base (KOH) to tailor the surface properties of the biomass-RM mixture prior to co-pyrolysis. The resulting materials, HNO 3 -MBC and KOH-MBC, displayed distinct physicochemical characteristics and adsorption behaviors. Despite having a lower surface area, KOH-MBC exhibited superior removal efficiencies (∼100 %) for Cu 2+ and Pb 2+ due to its abundant oxygen-containing functional groups (–OH, –COOH). HNO 3 -MBC achieved slightly lower removal (∼95 %) but offered higher mesoporosity. Adsorption was governed by chemisorption mechanisms, including electrostatic attraction, ion exchange, complexation, precipitation, and redox reactions, with both materials fitting pseudo-second-order kinetics and Langmuir isotherm models. Economic analysis highlighted the cost advantage of KOH-MBC (CAD 15.47/kg) over HNO 3 -MBC (CAD 41.29/kg), reinforcing its potential for scalable environmental applications. Overall, this work offers a sustainable and cost-effective pathway to transform industrial wastes into high-performance adsorbents for heavy metal remediation in water.
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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 ».