Adsorption Study of Pb <sup>2+</sup> in a Contaminated Soil Amended With Four Leguminous Husk Wastes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Heavy metal toxicity has become a major threat to living organisms in recent years due to the increase in population and anthropogenic activities. The uptake of lead by the primary producers (plants) is found to affect their metabolic functions, growth, and photosynthetic activity. Globally, various soil amendments have been employed to remediate contaminants in agricultural lands. Soil amendments using food waste could be recognized as cost‐effective, sustainable, and eco‐friendly solutions for “green remediation” strategies. This study aimed to explore how some organic food waste, such as fava, lentil, pea, and soya husk, can adsorb or immobilize the soluble lead (Pb 2+ ) in contaminated soils. Therefore, samples of lead (Pb 2+ ) contaminated soil were amended with and without husk residues and first characterized for their physicochemical properties like porosity, SSA, pH, electrical conductivity, and cation exchange capacity (CEC). Factors influencing heavy metal adsorption, such as initial Pb 2+ concentration, reaction time, and amendment ratio, were assessed. Results showed that the amendments were able to increase porosity, CEC, and electrical conductivity of the soil. Results also indicate that incorporating husks into soil effectively reduces soluble Pb 2+ levels in the soil solution at different concentrations. The adsorption of Pb 2+ in the amended soil follows the Langmuir model, with R 2 of 0.99, while in the non‐amended soil, it follows both the Langmuir (0.87) and the Freundlich (0.88) models. Incorporating 5% of husks is sufficient to achieve Pb 2+ adsorption efficiency of 80%–87%. The controlled and the treated soil samples exhibited a pseudo‐second‐order kinetic model, with high correlation coefficients ( R 2 > 0.99).
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».