Effects of ionic strength, monoethanolamine, copper, and pH on adsorption of alkyl dimethyl benzyl ammonium chloride in wood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Various factors were investigated that could affect the adsorption of alkyl dimethyl benzyl ammonium chloride (ADBAC) on red pine wood. An increase in ionic strength of ADBAC solution had little effect on ion exchange (chemisorption) but allowed higher hydrophobic uptake (physisorption) of ADBAC in wood. ADBAC solution containing high amounts of monoethanolamine (MEA) and Cu decreased the chemisorption of ADBAC; free MEA and Cu appear to compete with ADBAC cations for the same bonding sites in wood. When ADBAC in MEA solution was adsorbed on wood under different pH conditions, ADBAC adsorption increased with increasing pH, but was considerably lower than the cation exchange capacity of red pine. Red pine blocks were treated radially and longitudinally with alkaline copper quat solution to verify how the micelle form of ADBAC penetrates into wood. Copper penetrated evenly into 50 mm thick wood samples with little gradient with depth; however, high amounts of ADBAC were concentrated on the surface creating a steep gradient with depth. After accelerated leaching, considerable amounts of physically adsorbed ADBAC leached out, especially from the surface.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».