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Enregistrement W2011562598 · doi:10.4296/cwrj2504407

Cosolvency Effects of Monoethanolamine and Triethanolamine: Implications for the Remediation of Benzene in Groundwater at Sour-Gas Plants

2000· article· en· W2011562598 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Yiling Gong, John V. Headley, S. Lee Barbour, Ronald W. Thring

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriethanolamineChemistrySolubilityEnvironmental remediationBenzeneAqueous solutionVolume (thermodynamics)Environmental chemistryHydrocarbonGroundwaterContaminationOrganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies were conducted to measure the cosolvency effect of monoethanolamine (MEA) and triethanolamine (TEA) on the aqueous solubility of benzene in support of the remediation of contaminated subsurface environments at gas plants in western Canada. Experiments utilized sodium chloride solutions of the amines in the concentration range of 0–0.065 volume fractions, and non-saline waters in the range 0–1 volume fractions. The measured values of the cosolvency power σ for MEA and TEA, based on the log-linear model, were 1.86 ± 0.05 and 2.21 ± 0.04, respectively. The corresponding values for the semi-cosolvency power σ0.5 were 1.22 ± 0.005 and 1.19 ± 0.005, respectively. It is postulated that the difference in the values of σ and σ0.5 may be linked to cosolvent polarity of the amines in water. In 0.2 Mol/L NaCl saline water, the solubility of benzene increased linearly from 1660 mg/L to 2170 mg/L and 1960 mg/L for cosolvents MEA and TEA (0–0.065 volume fractions), respectively. As evidenced by the measured 30% increase in the solubility of benzene, remediation strategies of groundwater at sour-gas plants should therefore take into account the levels of these amines and their effects on the transport of hydrocarbon contaminants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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