已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Cadmium Elimination via Magnetic Biochar Derived from Cow Manure: Parameter Optimization and Mechanism Insights

生物炭 吸附 朗缪尔吸附模型 响应面法 肥料 热解 化学 原材料 离子交换 化学工程 化学吸附 色谱法 离子 有机化学 农学 生物 工程类
作者
Yi Wen,Dingxiang Chen,Yihe Zhang,Huabin Wang,Rui Xu
出处
期刊:Processes [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:11 (8): 2295-2295
标识
DOI:10.3390/pr11082295
摘要

Designing an efficient and recyclable adsorbent for cadmium pollution control is an urgent necessity. In this paper, cow manure, an abundant agricultural/animal husbandry byproduct, was employed as the raw material for the synthesis of magnetic cow manure biochar. The optimal preparation conditions were found using the response surface methodology model: 160 °C for the hydrothermal temperature, 600 °C for the pyrolysis temperature, and Fe-loading with 10 wt%. The optimal reaction conditions were also identified via the response surface methodology model: a dosage of 1 g·L−1, a pH of 7, and an initial concentration of 100 mg·L−1. The pseudo-second-order model and the Langmuir model were used to fit the Cd(II) adsorption, and the adsorption capacity was 612.43 mg·g−1. The adsorption was dominated by chemisorption with the mechanisms of ion-exchange, electrostatic attraction, pore-filling, co-precipitation, and the formation of complexations. Compared to the response surface methodology model, the back-propagation artificial neural network model fit the Cd(II) adsorption better as the error values were less. All these results demonstrate the potential application of CM for Cd(II) removal and its optimization through machine-learning processes.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
3秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
4秒前
hrs完成签到 ,获得积分10
4秒前
mishen发布了新的文献求助10
5秒前
奈何完成签到,获得积分10
6秒前
阔达静曼完成签到 ,获得积分10
6秒前
眼睛大翠阳完成签到 ,获得积分10
7秒前
科研天才完成签到 ,获得积分10
7秒前
小烟花发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
燚槿完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
10秒前
SciGPT应助Astraeus采纳,获得10
10秒前
12秒前
mishen完成签到,获得积分10
13秒前
CipherSage应助怕黑的鸽子采纳,获得10
13秒前
13秒前
14秒前
欢呼的过客完成签到,获得积分10
15秒前
震动的书兰完成签到 ,获得积分10
16秒前
中年肥佬发布了新的文献求助10
16秒前
斯文败类应助柯彦采纳,获得10
16秒前
17秒前
段段发布了新的文献求助10
17秒前
沉静的毛衣完成签到,获得积分10
17秒前
陈婷婷发布了新的文献求助10
17秒前
威武的金毛完成签到 ,获得积分10
18秒前
Elaine发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
molihuakai应助文献采纳,获得30
20秒前
感动手链发布了新的文献求助10
21秒前
111完成签到,获得积分10
21秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7296895
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8915385
关于积分的说明 18878297
捐赠科研通 6962885
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210485
关于科研通互助平台的介绍 2379761
邀请新用户注册赠送积分活动 2186979