Automated Ultrafiltration Device for Efficient Collection of Environmental Nanoparticles from Aqueous Suspensions
Notice bibliographique
Résumé
Environmental nanoparticles exist in the hydrosphere, pedosphere, biosphere, and atmosphere. Their biogeochemical and ecological impacts are some of the fastest growing areas of research today. However, efficient separation of environmental nanoparticles remains difficult. The objective of this study was to develop an automated ultrafiltration device (AUD) for efficient collection of environmental nanoparticles. The AUD utilizes an automated hydraulic ram to facilitate collection of nanoparticles using the ultrafiltration membrane with pore size in the range of 1 to 100 nm. Zeolite A was used as a model nanoparticle sample to demonstrate the efficiency of the AUD. The size distribution and mean particle sizes determined by zeta‐sizer analysis on the collected nanoparticles and their transmission electron micrographs indicated the adequacy of the AUD developed in this study in collecting nanoparticles (1–100 nm). Because of its ability to reduce the time needed for sample collection, coupled with the quantity of nanoparticles collected, the AUD was far more efficient than the conventional syringe method for collecting nanoparticles. The AUD has the characteristics of automation, easy operation, and high efficiency in the separation of nanoparticles and would, thus, facilitate future research and developments in environmental nanoscience and nanotechnology and their impacts on the ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».