Sodium Alginate-Pomegranate Peel Hydrogels for the Remediation of Heavy Metals from Water
Notice bibliographique
Résumé
The use of agrochemicals in agriculture is common around the world as it allows for increased crop production. 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 important to remediate them from drinking water. One way to do so is via adsorption using biosorbents. This study aimed to synthesize and characterize environmentally friendly hydrogels from sodium alginate and pomegranate peel. The effect of organic vs commercial pomegranate peel was also tested. Moreover, the gel’s ability to remediate copper and nickel from contaminated water was tested. The gels were characterized using FTIR, SEM and water uptake tests. These results were promising as FTIR showed that the expected functional groups were present, SEM showed that incorporating organic pomegranate peel enhanced the roughness and porosity of the gels, and gels with organic pomegranate peel incorporations were able to take up 1.58x more water than sodium alginate only gels. Moreover, the effect of contact time, pH and adsorbent amount was tested for copper and showed that the optimal contact time was 60 minutes, the optimal pH was ~5, and increasing adsorbent amount decreases adsorption. The effect of contact time was tested for nickel and showed that the optimal contact time was 5 minutes. Overall, these hydrogels 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 ».