Aging of Iron Nanoparticles in Aqueous Solution: Effects on Structure and Reactivity
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».