Adsorptive removal of Carbamazepine from synthetic wastewater using Moringa oleifera seed coat
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Notice bibliographique
Résumé
Biosorption has demonstrated effectiveness in eliminating contaminants of emerging concern (CECs) that lack inclusion in current water quality standards. These pollutants impede progress towards UN Sustainable Development Goals 6 and 14, pertaining to clean water accessibility and marine life preservation. This research investigated the adsorption potential of the persistent pharmaceutical pollutant, carbamazepine, using Moringa oleifera (MO) seed coat. This research investigated the adsorption potential of the persistent pharmaceutical pollutant, carbamazepine, using MO seed coat biochar. Acid hydrolysis and subsequent carbonization produced a biochar with superior properties for adsorption as confirmed by FTIR, SEM, EDX, CHNOS, and XRD analyses. The influence of agitation speed (200 rpm, 300 rpm, and 400 rpm), adsorption duration (0 to 180 min), and adsorption temperature (30 °C, 40 °C, and 50 °C) on CBZ removal in synthetic wastewater were studied. The quadratic regression model obtained from Box Behnken experimental design (BBD) with Response surface methodology (RSM) showed a strong predictive ability with R² = 0.9754 and adjusted-R² = 0.9015. Agitation speed significantly influenced the adsorption capacity as evidenced by a p-value of 0.02848. The optimum conditions for CBZ adsorption were 400 rpm, 30 °C, and 2.15 h at which a maximum adsorption capacity of 51.87 mg/g was anticipated. The adsorption behaviour was best described by pseudo-second order kinetics and the Temkin isotherm model. The study confirmed that MO seed coat biochar as a promising green adsorbent for pharmaceutical contaminant removal in wastewater treatment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle