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Enregistrement W4414847268 · doi:10.1080/15226514.2025.2566936

Phytogenic TiO <sub>2</sub> –biochar nanocomposite derived from <i>Prunus dulcis</i> for enhanced Rhodamine B removal from aqueous systems

2025· article· en· W4414847268 sur OpenAlexaff
James F. Amaku, Ifeoma Anne Omobhude, Okoche Kelvin Amadi, Tunde L. Yusuf, Fanyana M. Mtunzi, Jesse Greener

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Phytoremediation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesNational Research Foundation
Mots-clésAdsorptionRhodamine BAqueous solutionBiocharFreundlich equationNanocompositeWastewater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Batch adsorption experiments were carried out to evaluate the removal of Rhodamine B (RhB), a cationic dye, from synthetic wastewater using a multi-walled carbon nanotube/titanium dioxide (MWCNT/TiO2)-modified biochar composite (CBTM), with pristine biochar (CCB) as a reference. The effects of solution pH, contact time, adsorbent dosage, temperature, and initial dye concentration on adsorption performance were systematically investigated. Maximum RhB removal occurred at pH 3, with equilibrium achieved after 180 min. Under these conditions, CBTM exhibited a higher adsorption capacity (31.43 mg·g−1) than CCB (17.31 mg·g−1) at 313 K. Equilibrium data were best described by the Freundlich isotherm, indicating multilayer adsorption on heterogeneous surfaces, while kinetic analysis showed that the pseudo-first-order model provided the most accurate fit, suggesting a physisorption-dominated process. Thermodynamic parameters (ΔG°, ΔH°, ΔS°) confirmed that the adsorption was spontaneous and endothermic. Interestingly, while CBTM demonstrated superior dye removal, antimicrobial assays revealed stronger bacterial inhibition by CCB. These results highlight the potential of CBTM for efficient dye removal and underscore the multifunctional capabilities of biochar-based adsorbents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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