Characterization of nanoscale zero valent iron modified by nonionic surfactant for trichloroethylene removal in the presence of humic acid: A research note
Notice bibliographique
Résumé
Trichloroethylene (TCE) is a common contaminant in water and groundwater, known as suspected carcinogens, and its presence in the environment is of significant concern. Nano-scale zero-valent iron (NZVI) has emerged as an excellent reduction catalyst due to fast degradation of chlorinated solvents. However aggregation of NZVI is a serious limitation. In this study, NZVI was coated with nonionic surfactant to overcome its aggregation and to enhance its dispersion. The synthesized NZVI using water-based solution method produced nanowire-like structures mostly and a few portion of NZVI showed a spherical shape. For the modification of NZVI by surfactant, the amount of Tween 80® used to be adsorbed onto NZVI was ca. 8 mmol/kg of NZVI. The volume size distribution of the obtained surfactant modified NZVI (SNZVI) increased to d90% (cumulative size at 90%) = 2.03 µm and at 0.79 µm of mean size, while that of bare NZVI had diameter with d90% (cumulative size at 90%) = 14.12 µm and at 4.54 µm of mean size. The maximum adsorption amount of humic acid (HA) onto SNZVI was 18.70 mg/g and that of NZVI was 20.05 mg/g. For TCE removal in the presence of HA, SNZVI was not enhanced for TCE removal efficiency, compared with NZVI removal. And TCE removal using SNZVI was inhibited as HA concentration increased, but TCE degradation efficiency increased at high concentration of HA. Based on reduction of size and the reactivity of SNZVI, the present results can be applied for in situ groundwater remediation.
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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 ».