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Enregistrement W2092413347 · doi:10.1021/jp0777418

Aging of Iron Nanoparticles in Aqueous Solution:  Effects on Structure and Reactivity

2008· article· en· W2092413347 sur OpenAlexaff
Vaishnavi Sarathy, Paul G. Tratnyek, James T. Nurmi, Donald R. Baer, James E. Amonette, Chan Lan Chun, R. Lee Penn, Eric J. Reardon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReactivity (psychology)Aqueous solutionOxideValence (chemistry)X-ray photoelectron spectroscopyElectrochemistryChemistryReaction rateCorrosionInorganic chemistryMaterials scienceChemical engineeringCatalysisPhysical chemistryOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging (or longevity) is one of the most important and potentially limiting factors in the use of nano-Fe 0 to reduce groundwater contaminants. We investigated the aging of Fe H2 (Toda RNIP-10DS) in water with a focus on changes in (i) the composition and structure of the particles (by XRD, TEM, XPS, and bulk Fe 0 content) and (ii) the reactivity of the particles (by carbon tetrachloride reaction kinetics, electrochemical corrosion potentials, and H 2 production rates). Our results show that Fe H2 becomes more reactive between 0 and ∼2 days exposure to water and then gradually loses reactivity over the next few hundred days. These changes in reactivity correlate with evidence for rapid destruction of the original Fe(III) oxide film on Fe H2 during immersion and the subsequent formation of a new passivating mixed-valence Fe(II)−Fe(III) oxide shell. The effect of aging on the rate of carbon tetrachloride reduction was best described by the corrosion potential of Fe H2, whereas the yield of chloroform from this reaction correlated best with the rate of H 2 production. The behavior of unaged nano-Fe 0 in the laboratory may be similar to that in field-scale applications for source-zone treatment due to the short reaction times involved. Long-term aged Fe H2 acquires properties that are relatively stable over weeks or even months.

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations246
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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