Sodium Alginate-Pomegranate Peel Hydrogels for the Remediation of Heavy Metals from Water
Notice bibliographique
Résumé
The use of agrochemicals in agriculture is widespread globally, as it enables increased crop yields. However, they also contain heavy metals such as copper and nickel, which can leach into the drinking water and harm the environment and human health. As such, it is imperative that they are removed from drinking water. One way to achieve this is through adsorption using biosorbents. This proof-of-concept study aimed to synthesize and characterize environmentally friendly hydrogels from sodium alginate (SA) and pomegranate peel powder (PPP). The gels were characterized using Fourier-Transform Infrared Spectroscopy (FTIR), Scanning Electron Microscopy (SEM), and water uptake tests. The FTIR analysis confirmed the presence of the expected functional groups, SEM revealed that incorporating PPP enhanced the roughness and porosity of the gels, and gels with PPP incorporation were able to absorb 1.58 times more water than SA-only gels. Moreover, their ability to remediate copper and nickel from contaminated water was tested. Here, the effects of contact time, pH, and adsorbent amount were tested for copper, demonstrating that the optimal contact time was 60 min, the optimal pH was ~5, and 0.01 g of adsorbent was needed for optimal adsorption. The effect of contact time was tested for nickel, and it was found that the optimal contact time was 5 min. Overall, these gels show promising results for the remediation of copper and nickel from contaminated 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 ».