Synthesis of Pectin Hydrogels from Grapefruit Peel for the Adsorption of Heavy Metals from Water
Notice bibliographique
Résumé
The increasing presence of heavy metals in aquatic environments, driven by the production of industrial waste and consumer products, poses serious environmental and health risks due to their toxicity and persistence. Copper (Cu(II)) and nickel (Ni(II)) are particularly harmful, with high concentrations linked to neurological, dermatological and carcinogenic effects. This proof-of-concept study explores the synthesis of sustainable hydrogels derived from grapefruit peel (biosorbents) for the adsorption of Cu(II) and Ni(II) from aqueous solutions. Pectin was extracted from the peels and was used to synthesize pectin-based hydrogels (PH) and pectin hydrogel metal–organic frameworks (PHM composites). The hydrogels were characterized using FT-IR, SEM, diameter size and water absorption capacity. Lyophilized hydrogels were significantly smaller than their wet counterparts, and adsorption performance was analyzed using FAAS. PHs demonstrated high Cu(II) removal efficiency, achieving 95.11% adsorption and 97.75 mg/g capacity at pH 5. PHM composites showed comparable Cu(II) adsorption with a maximum capacity of 67.53 mg/g. Notably, PHs also exhibited rapid Ni(II) adsorption, reaching 92.62% efficiency and 28.189 mg/g capacity within one minute. These findings highlight the potential of pectin-based hydrogels as an effective, low-cost and environmentally friendly method for heavy metal remediation in 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 ».