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Enregistrement W4416025615 · doi:10.9734/irjpac/2025/v26i6958

Characterization and Potential Use of Kombé Clay Materials in the Adsorption of Chromate and Nitrate Ions

2025· article· en· W4416025615 sur OpenAlexaff
Jean Claude Bibila Mafoumba, Zita Flora Diamouangana Mpissi, Merline Lady Kouhounina Banzouzi, Erman Praise Nzaba Madila, Moutou Joseph-Marie

Notice bibliographique

RevueInternational Research Journal of Pure and Applied Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromate conversion coatingAdsorptionKaoliniteNitrateClay mineralsIonIon exchangeCation-exchange capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aims to evaluate the ability of Kombé clays, in the Republic of Congo, to adsorb chromate and nitrate ions in water. To do this, we first characterized the clay to obtain information on its physicochemical and mineralogical properties. We then performed chromate and nitrate ion adsorption tests on this material to assess its adsorption capacity. To characterize the Kombé clay, we used several analytical techniques, such as particle size distribution and Atterberg limits, X-ray diffraction (XRD), chemical analysis, cation exchange capacity (CEC), and specific surface area (SS). The results obtained show that the Kombé clay is plastic and composed of 52% clay, 18% silt, and 30% sand, with a predominance of kaolinite and a significant amount of quartz. Its CEC is 3 meq/100 g and its SS is 16 m²/g. Adsorption tests conducted on this clay indicate that it can be used for the adsorption of chromate and nitrate ions. The adsorption results show that Kombé clay removes 2.59% of chromate ions and 15.94% of nitrate ions. In light of these results, this study reveals that Kombé clay can be used in the treatment of polluted water as an adsorbent, as well as in applications for traditional and structural ceramics (bricks, tiles, etc.). However, this adsorption capacity is low and needs to be improved.

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)0,001
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · 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'admission1
Résumé présentoui

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