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Enregistrement W2072886554 · doi:10.1002/aic.11073

Flocculation of kaolinite clay suspensions using a temperature‐sensitive polymer

2006· article· en· W2072886554 sur OpenAlexafffund
Hongjun Li, Jun Long, Zhenghe Xu, Jacob H. Masliyah

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSettlingFlocculationKaolinitePolymerAdhesionChemical engineeringMaterials scienceChemistryComposite materialMineralogyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A temperature‐sensitive polymer, poly(N‐isopropylacrylamide) [poly(NIPAM)], was tested to flocculate kaolinite clay suspensions. Settling tests at both room temperature and 40°C were carried out. The results show that settling at 40°C resulted in significantly higher settling rates and smaller sediment volumes. This behavior indicates that the polymer molecules changed from a stretched structure to a coil‐like conformation with increasing temperature. It is the change in conformation that induced more compacted flocs, thus resulting in faster settling. To understand the role of temperature in the flocculation, the long‐range interaction and adhesion forces between kaolinite clay particles in the polymer solutions at both room temperature and 40°C were measured using an atomic force microscope (AFM). The measured adhesion forces correlated well with the settling characteristics: a stronger adhesion led to a higher initial settling rate. The retraction force profiles obtained at different temperatures confirmed the conformational change of the polymer with temperature. © 2006 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2007.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations81
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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