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Enregistrement W4414983891 · doi:10.1002/app.58068

Design of a Sustainable Polysaccharide‐Lignocellulosic‐Mineral Granular Biocomposite Sorbent for Methylene Blue Removal

2025· article· en· W4414983891 sur OpenAlexafffund
Bernd G. K. Steiger, Lee D. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocompositeEpichlorohydrinAdsorptionMethylene blueSorbentChitosanDesorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Four granular biocomposite adsorbents containing spent coffee grounds (SCG), eggshells (ES), and chitosan (Chi) for remediation of waterborne methylene blue (MB) were prepared. The role of epichlorohydrin (ECL) crosslinking and variable NaOH concentration (a = 0.5 M, b = 1.8 M) during the adsorbent synthesis was investigated for its role on the MB adsorption capacity ( Q m ). Materials characterization employed complementary methods ( 13 C solids NMR spectroscopy; thermogravimetry; BET analysis). The Sips isotherm model yielded equilibrium Q m values for non‐crosslinked (SCG80‐a (82 mg/g) and SCG80‐b (119 mg/g)), and crosslinked (SCG80‐ECL‐a (94 mg/g) and SCG80‐ECL‐b (139 mg/g)) at pH 6.5–7 and an adsorbent dosage of ca. 3 mg/mL of solution. Environmental conditions (< 20 mg/L MB) revealed dye removal (RE; %) from 90% to 95% with increased NaOH adsorbent treatment. Spiked river water with both 5 mg/L and 20 mg/L MB led to a decreased RE of 63% (0.5 M NaOH) and 76%–77% (1.8 M NaOH) versus lab water. Decreased RE values of 41%–47% and 49%–55% were observed in saline well water. Methanol regeneration yielded a slight drop in RE (%) after the initial cycle and remained stable after the second cycle up to 6 cycles. Increasing the NaOH concentration during adsorbent synthesis increases the MB adsorption capacity of SCG‐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)0,002
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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