Magnesium germanium oxide hydrate nanowires with outstanding surface stability for selective cationic dye removal
Notice bibliographique
Résumé
Physical adsorption is one of the most promising methods for organic dye removal in wastewater. However, existing adsorbent materials lack a combination of selectivity, efficiency, stable performance over a wide pH range, and reusability after repeated regeneration. In this work, we presented a novel adsorbent, magnesium germanium oxide hydrate (MGOH) nanowires. Utilizing electrochemical and acid-base titration methods, we found that MGOH possesses a unique crystal structure that is rich in hydroxyl (-OH) groups. These -OH groups keep the surface of MGOH negatively charged over a wide pH range from 0 to 10.6, which hasn’t been achieved by any adsorbent to date. Using rhodamine B (RhB) as a model cationic dye, we demonstrated that a 97.4 % removal efficiency can be achieved within 15 min in contact with MGOH at room temperature. The adsorption selectivity of MGOH toward cationic dyes was further demonstrated by effective removal of target dyes in dye mixtures. In addition, MGOH can be easily regenerated through solvent washing and thermal annealing for multiple cycles without losing its adsorption capability.
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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) | 0,000 | 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 ».