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Record W4391212971 · doi:10.21142/tl.2023.2985

Remoción de fosfatos en aguas residuales domésticas con carbón activado de endocarpio de aceituna modificado con nanopartículas de hierro (III)

2023· dissertation· es· W4391212971 on OpenAlexaff
George Michael Blas Flores

Bibliographic record

VenueUniversidad Científica del Sur · 2023
Typedissertation
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicAdsorption and biosorption for pollutant removal
Canadian institutionsCAE (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesChemistryPhysicsNuclear chemistryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La afinidad electrostática entre el fosfato y hierro(III) en los mecanismos de adsorción es una alternativa más atractiva en la remoción de dicho macronutriente por ser la principal causa de la eutrofización. La investigación desarrollada permitió remover los fosfatos en disoluciones sintéticas y en una muestra real de agua residual domestica (ARD), sintetizando dos series de adsorbentes: Carbón activado con CaCO3 (C.A) y carbón activado modificado con nanopartículas de hierro(III) (CA-Fe). La metodología permitió determinar las características físico-químicas de los adsorbentes, realizar ensayos batch, lecho fijo y analizar la recuperación de fosfato. El análisis físico-químico demostró mejor cualidad con el CA-Fe como adsorbente, el análisis SEM evidencio alta porosidad de C.A y CA-Fe, así como la impregnación de nanopartículas de Fe+3. Los resultados del espectro FTIR permitieron resaltar la presencia de grupos funcionales asociados en la superficie de CA-Fe. La remoción máxima se determina a pH 7.5, el modelo de la cinética de adsorción corresponde a pseudo segundo orden (R2 ≥ 0.996) y el proceso de adsorción mejor representado corresponde al modelo de Langmuir (R2 = 0.993). El nivel máximo alcanzado al impregnar el analito (Qm) fue 65.83 mg-P/g. Las columnas de lecho fijos de 50 y 100 cm no presentaron saturación en 8 horas de ensayo, demostrando mejor coherencia el modelo Thomas y Yoon-Nelson (0.797 ≤ R2 ≤ 0.957). CA-Fe puede ser reutilizado hasta tres veces en la fase adsorción-desorción garantizando remoción del 70 % y recuperación del 60 % de PO43- en ARD.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.649
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.241 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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