Mechanistic Study of Methyl Orange Removal by Fe3O4@MIL-53(Fe Cu) Composite Material
Notice bibliographique
Résumé
A novel magnetic composite, Fe3O4@MIL-53(Fe Cu), was successfully synthesized and applied for the efficient removal of methyl orange (MO) from aqueous solutions. The ad sorption performance was systematically evaluated under various conditions, including adsorbent dosage, solution pH, coexisting anions, and regeneration cycles. The results demonstrated that an optimal dosage of 20 mg achieved a removal efficiency exceeding 85%, with maximum adsorption observed at pH 3. The presence of common anions (Cl−, SO42−, CO32−, and PO43−) showed negligible effects on MO removal. Kinetic studies revealed that the adsorption process followed the pseudo-second-order model. Although minor chemisorption contributions were observed, the Dubinin–Radushkevich (D–R) model confirmed the predominance of physical adsorption. The Freundlich isotherm provided the best fit to the equilibrium data, indicating a maximum adsorption capacity of 193.65 mg/g and suggesting multilayer adsorption on a heterogeneous surface. Thermodynamic analysis confirmed the spontaneous and endothermic nature of the adsorption process. The primary mechanisms governing MO adsorption were identified as electrostatic attraction, π–π interactions, and hydrogen bonding. The composite exhibited excellent reusability over multiple cycles, demonstrating its potential for practical 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) | 0,000 | 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 ».