Reduction of hexavalent chromium mediated by micron- and nano-scale zero-valent metallic particles
Notice bibliographique
Résumé
A variety of zero-valent metals (Al(0), Cu(0), Fe(0), Mg(0), Ni(0), Si(0) and Zn(0)), and Cu(0) and Fe(0) nano-sized particles were evaluated for reactivity towards the reduction of Cr(VI) in a surfactant preparation (Tween 20) under a selection of reaction conditions. At circum neutral pHs, a rapid inactivation of the surface was observed for almost all of the tested metals and complete reduction of Cr(VI) was achieved at acidic pH only by using Cu(0), Fe(0), Mg(0) or Zn(0). A considerable increase in reactivity (up to 100-fold) was observed for reductive remediation with nano-sized particles. The use of a solid support as a dispersant and stabilizer circumvented the tendency of freshly prepared nano-particles to either react with surrounding media or agglomerate, resulting in the formation of much larger flocs and appreciable loss in reactivity. The formation of clusters by polymeric structures provided an extra protection of the nano-particle surface with a striking improvement in their reactivity mainly at more alkaline conditions. Therefore the incorporation of an innocuous stabilizer can substantially enhance the stability of nano-particles for environmental transformations.
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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 ».