Sorbent biomaterials for cleaning up hydrocarbon spills on soil and bodies of water
Notice bibliographique
Résumé
This study was aimed at identifying and evaluating natural organic materials which could be used as sorbents in clean-up operations following hydrocarbons spills on both soils and bodies of water. The sorption capacity of three materials (sugarcane fiber, coco fiber and water Eichornia crassipies was evaluated with three hydrocarbons (35°, 30° and 25°API) and two types of water (distilled and artificial marine water) adopting the ASTM F-726 standard and following the methodology suggested in the “Oil spill sorbents: testing protocol and certification listing programme” Canadian protocol. It was found that the three materials being evaluated had a sorption capacity equal to or greater than that of the commercial material to which they were compared. It was observed that sorption capacity results depended on some variables such as hydrocarbon viscosity, granulometry (particle size in Tyler sieve) and the structure of the material. Sugarcane fiber sorption in water showed the greatest hydrophobicity, different to Eichornia crassipies which is extremely hydrophilic. The materials’ sorption kinetics were determined and modelled with the three hydrocarbons (35°, 30° and 25°API). It was found that the materials became saturated in less than a minute, leading to a rapid alternative for cleaning-up and controlling hydrocarbon spills. Materials were also thermally treated for improving their hydrophobicity and behavior during spills on bodies of water. Sugarcane fiber was the material which presented the best results with the thermal treatment, followed by water Eichornia crassipies. Coco fiber did not present any significant change in its hydrophobicity.
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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 | 0,001 | 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 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 ».