Enhanced Cu (II) Removal by Iron-Graphite Electrocoagulation: Kinetics, Efficiency and Hydrogen Co-Production
Notice bibliographique
Résumé
Electrocoagulation (EC) process is an effective electrochemical method of heavy metal removal in wastewater.The removal of Cu (II) in aqueous solutions using Fe-Gr electrodes was studied in the present study in both batch and continuous modes.This was to determine the efficiency of removal of Cu (II) under different operating conditions, such as current density, pH, and treatment time.The originality of the work is that it uses Fe-Gr electrodes, which have the coagulant effect of iron and the high adsorption capacity of graphite.The electrode performance is better, and the removal efficiency is higher for Cu (II) and hydrogen production.The specific surface area (BET) of graphite electrode is 2.6 (m 2 /g).The experimental results showed that the pseudo-second-order model was the best fit to the Cu (II) removal kinetics, where R 2 = 0.98, which was higher than that of the first-order model, R 2 = 0.86, indicating a strong correlation.Graphite offers high electrical conductivity and chemical stability, which facilitates faster electron movement and improved electrode kinetics.During batch experiments, an applied voltage of 50 V and an inter-electrode distance of 3 cm led to almost total removal of Cu (II) in 25 minutes.A 90% percent removal efficiency with H2 produced was attained with continuous EC experiments at a flow rate of 0.3 L/min and the weight of sludge 12 g.H2 gas generation (0.152, 0.244, and 0.366 L/min) respectively.This study emphasizes the prospect of Fe-Gr electrodes in enhancing the electrocoagulation process of wastewater treatment, which is more economical and environmentally friendly in controlling the contamination of heavy metals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».