Feasible synthesis of sulphonated hydrochar from guava peel <i>via</i> hydrothermal carbonisation: modelling and statistical optimisation for methylene blue dye removal
Notice bibliographique
Résumé
This investigation aims to propose an alternative approach of converting guava peel waste (GP) into sulphonated hydrochar (GP-SHC) via hydrothermal carbonisation process assisted with 1 M sulphuric acid activation. The synthesised GP-SHC was utilised as a potential adsorbent to eliminate a cationic model dye (Methylene blue (MB)) from an aqueous environment. Multiple analysis was conducted to investigate the unique features of GP-HTC including BET, SEM-EDX, XRD, FTIR, and pHpzc. Moreover, three key input parameters such as GP-SHC dosage (A: 0.02–01 g/0.1 L), pH (B: 4–10), and contact time (C: 20–180 min) were statistically optimised using a Response Surface Methodology (RSM) with Box Behnken Design (BBD). The desirability function approach indicates the best MB removal 98.2% can be obtained using 0.07 g/0.1 L of GP-HTC dose, pH of 9.9 with a contact time of 175 min. The accuracy and acceptability of the BBD model were confirmed by the ANOVA analysis finding with the significant F-value = 183.59 and p-value < 0.0001. Langmuir isotherm model and pseudo-second order (PSO) kinetic model were well explained the adsorption data. Thus, the adsorption of MB by GP-HTC occurred via chemosorption as a monolayer system. The Langmuir isotherm model confirms the adsorption capacity of GP-HTC for MB dye to be 308.3 mg/g. The findings of this research demonstrate the double benefits of alternative guava peel solid waste management and the preparation of a functionalised renewable adsorbent for cationic dye removal.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».