Selective removal of anionic contaminants via porous polyethylene glycol -templated chitosan aerogel beads
Notice bibliographique
Résumé
Persistent anionic pollutants, such as pharmaceuticals and dyes, are increasingly detected in water systems, driving demand for sustainable sorbents with readily accessible functional groups. Although chitosan contains abundant amino sites, its dense structure limits their effective utilization. In this work, chitosan aerogel beads were prepared using poly(ethylene glycol) (PEG) as a removable template and epichlorohydrin as a hydroxyl-reactive crosslinker to create lightweight sorbents with improved active-site accessibility. The effects of PEG molecular weight (1.5–20 kDa) and loading (0–1.0 w/w PEG-to-chitosan mass ratio) on bead morphology, porosity, and mechanical strength were systematically evaluated. PEG templating generated interconnected mesoporous networks, with amino groups preserved through epichlorohydrin crosslinking. Beads prepared with PEG 6 kDa at a 0.75 mass ratio exhibited the most favorable properties, including a surface area of 188.8 m 2 /g, pore volume of 0.0975 cm 3 /g, and uniform pores. Ibuprofen uptake was rapid (<45 min) and reached equilibrium after 8 h, following pseudo-second-order kinetics and monolayer adsorption described by the Langmuir model, with a maximum capacity of 70.9 mg/g. Response surface methodology identified optimal conditions at pH 6, a dosage of 1.5 g/L, and an initial concentration of 10 mg/L. The contribution of electrostatic ion-pairing interactions to the adsorption process was confirmed by XPS analysis. The optimized aerogel also showed strong selectivity toward anionic dyes (Methyl Orange, Orange G, Rose Bengal, Eosin B; >97 % removal) and negligible uptake of Crystal Violet, underscoring the influence of surface charge. These findings establish PEG-templated, epichlorohydrin-crosslinked chitosan aerogels as promising sorbents for removing anionic contaminants from water.
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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) | 0,001 | 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 ».