Characterization & Batch Sorption Study for Chromium (VI) Removal fromAqueous Solutions by Activated Carbon Adsorbent Prepared from Indigenous Sugarcane Bagasse
Notice bibliographique
Résumé
Chromium being a carcinogenic element present in drinking water in the less developed areas in the poor countries contributes to many infectious diseases. The removal of chromium traces from water needs to have an easy and efficient way for poor countries. Concerning this, a low-cost industrial bio-adsorbent based on bagasse (the sugar industry waste) is prepared and characterized for Cr (VI) removal from aqueous solutions. Preparation of the absorbent is performed by carbonization and steam activation of sugarcane bagasse (SCB). The FTIR spectra and the morphology of the adsorbent before and after Cr (VI) removal was studied using FTIR and SEM. All the experiments were carried out in a batch process with laboratory-prepared samples to study the effects of pH, adsorbent dose, adsorbate concentration, shaking time and shaking speed. It was observed that the highest removal efficiency was achieved at pH=2, adsorbent dose=0.75 g, adsorbate concentration=60 mg/L, shaking speed=150 rpm, and shaking time=20 minutes. These results suggest that this bio-adsorbent can provide a simple, effective, and cheap method for removing Cr (VI) ions from effluents and water resources.
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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 | 0,001 |
| 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 ».