Investigation of sustainable waste-derived adsorbents for arsenic and copper in water treatment
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic contamination in drinking water is a global issue, affecting millions and posing serious health risks such as cancer and neurological disorders. This is particularly critical in communities relying on groundwater. This research explores using mussel shells and agricultural waste, including date seeds and orange peels, as sustainable adsorbents for removing arsenic and copper from water. Nanoparticles were incorporated into calcined mussel shell powder and biochars derived from these biomass wastes to enhance adsorption capacity. The adsorbents were characterized to evaluate their surface properties, and adsorption mechanisms were studied to understand their effectiveness. Batch experiments were conducted to examine the effects of pH, adsorbent dosage, initial metal concentrations, and contact time. These experiments identified optimal conditions for maximizing removal efficiency. Statistical methods were used to optimize the adsorption processes. The results showed that modified mussel shells have high arsenic adsorption potential, while TiO₂-modified orange peel biochar performed well as a low-cost option for copper removal. Both biochars also demonstrated strong copper adsorption performance. Kinetic and isotherm models helped describe the rate and equilibrium behavior of arsenic and copper adsorption. Thermodynamic analysis indicated that the adsorption processes were spontaneous and endothermic. The mechanisms of arsenic removal by mussel shells were further studied, considering ionic strength, surface charge, and functional groups using various analytical techniques. Beyond batch tests, column studies were performed using mussel shells in point-of-use (POU) filtration systems. These tests assessed exhaustion capacity, the influence of co-existing ions, and reusability. Breakthrough curve analysis showed how initial arsenic concentration, flow rate, and adsorbent mass affected performance. Modified mussel shells demonstrated superior arsenic removal in POU cartridges compared to commercial activated carbon. This study offers a sustainable and cost-effective approach to arsenic removal, particularly for remote communities with limited access to centralized water treatment, by repurposing mussel shells and agricultural waste as effective adsorbents.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».