Removal of diclofenac from contaminated water using polypyrrole: A comprehensive adsorption study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polypyrrole (PPy) was synthesized via chemical oxidative polymerization using FeCl₃ as the oxidizing agent and evaluated as an adsorbent for removing diclofenac (DCF) from aqueous solutions. Unlike most studies focused on PPy composites, this study highlights the performance of pure, unmodified PPy, filling an important gap in the literature. The material exhibited a nodular, macroporous structure with a low specific surface area (9.017 m 2 g −1 ), and highly energetic adsorption sites. Adsorption studies showed that optimal DCF removal (97%) was achieved with low adsorbent dosages and adsorption capacity was influenced by pH, reaching a maximum at neutral conditions. Kinetic analysis revealed rapid adsorption, occurring primarily on the material's surface, while equilibrium data indicated an exothermic process with a maximum adsorption capacity of 305 mg g −1 . Desorption tests showed reversible adsorption, with ethanol being the most effective eluent. Physical interactions, such as hydrogen bonding, hydrophobic, and π–π interactions mainly drove adsorption mechanisms. Despite its low specific area, PPy demonstrated excellent DCF removal performance under mild operating conditions, making it a promising material for large‐scale water treatment applications, instilling hope for a more sustainable future.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».