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Enregistrement W1955747791 · doi:10.1002/jctb.4590

Stabilization of iron arsenate solids by encapsulation with aluminum hydroxyl gels

2014· article· en· W1955747791 sur OpenAlexafffund
Karl Leetmaa, Fuqiang Guo, L. Becze, Mario A. Goméz, George P. Demopoulos

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésArsenicArsenateChemistryAluminiumAdsorptionHydroxideChlorideChemical engineeringHydrolysisInorganic chemistrySulfateFerricOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Ferric arsenate solids in the form of scorodite ( FeAsO 4 · 2H 2 O ) particles are suitable carriers for immobilization of arsenic‐rich wastes. The stability of scorodite is, however, highly pH dependent (typically at 4≤ pH ≤7) and satisfactory only under oxic disposal conditions. In this work a new stabilization technology based on the concept of encapsulation with aluminum hydroxyl gels is investigated to enhance the stability of arsenical solids over a wider range of disposal conditions. RESULTS The encapsulation system investigated involves blending and short‐term ageing of synthetic scorodite particles with amorphous aluminum hydroxyl gels derived from partial hydrolysis of aluminum chloride or aluminum sulfate salts. Of the two gel types, the Al( SO 4 ) 1.5 ‐derived gel proved to be the most effective, even at the very low Al( III )/As(V) molar ratio of 0.1, apparently due to in situ development of protective aluminum hydroxide matrix and not as a simple adsorption sink for soluble arsenate species. CONCLUSION Arsenic release from the scorodite–aluminum hydroxyl gel composites was found to be drastically reduced with respect to gel‐free scorodite, making this system a very interesting candidate for further development as an effective hazardous material encapsulating material. © 2014 Society of Chemical Industry

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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