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Enregistrement W2036678523 · doi:10.1021/es9909780

Reduction of <i>N</i>-Nitrosodimethylamine with Granular Iron and Nickel-Enhanced Iron. 2. Mechanistic Studies

2000· article· en· W2036678523 sur OpenAlexaff
Marek Odziemkowski, Lai Gui, Robert W. Gillham

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDimethylamineElectrochemistryElectrolysisInorganic chemistryBatch reactorDifferential pulse voltammetryNickelElectron transferN-NitrosodimethylamineVoltammetryMercury (programming language)AmmoniaCyclic voltammetryCatalysisElectrodeElectrolytePhotochemistryPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To elucidate the reduction mechanism of N -nitrosodimethylamine (NDMA) by granular iron, various electrochemical experiments using a mercury electrode were conducted. The studies included differential pulse voltammetry and exhaustive potentiostatic electrolysis. The results of the NDMA electroreduction experiments were compared with the results obtained in the column and batch experiments of Part 1 of this study. The results show that (1) electroreduction of NDMA occurs at potentials more negative than −1.3 V and this potential cannot be achieved under the conditions of the column and batch experiments and (2) different reduction products of NDMA were observed in the electrochemical tests relative to the column and batch tests. That is, dimethylamine (DMA) and nitrous oxide were formed in the electrochemical reduction experiments, whereas ammonia and DMA were produced in the column and batch experiments. The difference in product formation and more importantly the fact that the iron cannot reach the potentials required for electroreduction indicate that the reduction of NDMA on iron cannot take place by direct electron transfer. The process of catalytic hydrogenation was found to be consistent with all experimental observations and is proposed as the alternative mechanism.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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'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

Citations101
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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