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Enregistrement W2017393167 · doi:10.3166/acsm.32.487-504

Adsorption des métaux lourds contenus dans l'acide phosphorique industriel par une bentonite algérienne activée. modélisation

2007· article· fr· W2017393167 sur OpenAlexvenueno aff
A. Mellah, Djafar Benachour

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBentoniteChemistryNuclear chemistryGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le present travail, nous nous interessons a la caracterisation physico-chimique de l'acide phosphorique pretraite produit a l'unite des engrais phosphates d'Annaba (Est-Algerie) et a l'activation de la bentonite brute, utilisee pour l'elimination des metaux lourds contenus dans l'acide phosphorique pretraite. Le pretraitement de l'acide phosphorique industriel est realise au moyen de charbon actif pour eliminer les matieres organiques dissoutes successibles de gener la recuperation des metaux lourds. L'activation de la bentonite est effectuee par voie chimique, en utilisant l'acide sulfurique H 2 SO 4 . Deux parametres importants ont ete examines, la concentration de l'acide et la temperature. Des tests d'adsorption de zinc (II), de cadmium (II) et de chrome (III), contenus dans H 3 PO 4 5,5 M pretraite (30% P 2 O s ), ont ete realises dans differentes conditions de temperature, de pH et de quantites de bentonite, dans le but de developper un procede de fixation a l'echelle du laboratoire. Une modelisation du procede a ete egalement realisee. L'application du modele, defini dans le domaine experimental 1,25≤pH ≤2,50; 0,50g≤ masse de bentonite ≤2,5 g; 20°C ≤ T ≤ 70°C, a permis de donner un rendement moyen de 88 % pour l'adsorption du zinc (II) et 89 % pour le cadmium (II) et le chrome (III).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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