Biosorption of Crystal Violet onto Fenugreek Seed Powder: Comprehensive Optimization Through Response Surface Methodology and Elucidation of Dye Uptake Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
This work investigates the efficacy of fenugreek seed powder (FSP), an agricultural product, as an economical and sustainable biosorbent for the extraction of crystal violet (CV) dye from aqueous environments. The biosorbent was analyzed using XRD, FTIR, and SEM-EDX, validating its amorphous structure, surface functional groups, and porous shape. Batch biosorption tests were adjusted utilizing a Box–Behnken design (BBD), incorporating three independent variables: FSP dose (0.02–0.1 g/100 mL), pH (4–10), and time (5–60 min). The model exhibited exceptional prediction accuracy (R² = 0.99, CV = 2.12%) and recognized all three variables as statistically significant (p < 0.05). The maximum CV removal attained was 91.8% efficiency at an FSP dose of 0.1 g/100 mL, pH 7, and a time of 60 minutes. FTIR examination indicated changes in the –OH, C=O, and C–O functional groups, signifying their participation in dye interaction, whilst SEM pictures validated dye deposition on the biosorbent surface. The biosorption process was ascribed to electrostatic forces, hydrogen bonding, π–π stacking, and pore filling. These findings underscore FSP as a viable, economical biosorbent for the removal of cationic dyes in wastewater treatment applications.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».