A granular chitosan adsorbent modified with Cu(II) for effective sulfate groundwater remediation
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable treatment of sulfate contaminated groundwater is a challenging global water security issue that significantly impacts human and ecosystem health. Herein, the utility of a recently developed granular chitosan-Cu(II) biocomposite adsorbent for the adsorption of sulfate from environmental groundwater systems is reported. Several types of groundwater samples (Wells-1, -2, -3 and -4) were investigated for sulfate removal via a fixed-bed column, which was characterized by kinetic adsorption parameters in laboratory and groundwater samples. The lowest exhaustion time for CP-Cu was observed for Well 3 due to the high sulfate concentration of 6772 mg/L. In turn, the adsorption capacity under dynamic conditions for Well 3 was the highest (153 mg/g) compared to the other groundwater samples. Modeling of the experimental sulfate removal under dynamic conditions was achieved using the Thomas, Yoon-Nelson, and Adam-Bohart models. The best-fit results showed that the Thomas and Yoon-Nelson model described the breakthrough curves favourably, as compared with the Adam-Bohart model. The prediction of the sulfate adsorption capacities by the Thomas model are in close agreement with the experimental results. This study contributes to the field of surface and interfacial processes through the adsorption of sulfate for a unique type of granular modified chitosan-Cu(II) bioadsorbent system to afford sustainable and efficacious treatment of environmental groundwater samples.
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 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 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».