Degradation of Pentaerythritol Tetranitrate (PETN) by Granular Iron
Notice bibliographique
Résumé
Pentaerythritol tetranitrate (PETN), a nitrate ester, is used primarily as an explosive. It is of environmental concern, posing a threat to aquatic organisms with an estimated EC50 five times greater than that of RDX. This study evaluated the kinetics and products of PETN degradation in the presence of granular iron. PETN transformation in columns containing 100% granular iron and 30% iron mixed with 70% silica sand followed pseudo first-order kinetics, with average half-lives of 0.26 and 1.58 min, respectively. The reduction pathway was proposed to be sequential denitration, in which PETN was stepwise reduced to pentaerythritol with the formation of pentaerythritol trinitrate and pentaerythritol dinitrate as intermediates. The intermediate of pentaerythritol mononitrate was not detected; however, the nearly 100% nitrogen mass recovery supported complete denitration. Nitrite was released in each denitration step and was subsequently reduced to ammonium by iron. Nitrate was not detected during the experiment suggesting that hydrolysis was not involved in PETN degradation. Batch experiments showed that when solid-phase PETN is present, dissolution is the rate-limiting factorfor PETN mass removal. Using 50% methanol as a cosolvent PETN solubility was enhanced and thus the removal efficiency was improved. The results demonstrate excellent potential of using iron to remediate PETN-contaminated water.
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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) | 0,000 | 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 ».