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Enregistrement W2103734428 · doi:10.1002/cjce.5450850213

Flocculation, Retention and Drainage in Papermaking: A Comparative Study of Polymeric Additives

2007· article· en· W2103734428 sur OpenAlexafffundvenue
Myriam Cadotte, Marie‐Eve Tellier, Ángeles Blanco, Elena Fuente, Theo G. M. van de Ven, Jean Paris

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlocculationPapermakingWater retentionPulp (tooth)Filler (materials)DrainageRetention timeMaterials scienceComposite materialChemistryChromatographyOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fibre and filler flocculation, filler retention and drainage, induced by several polymeric retention aids, were compared in laboratory experiments on mixtures of kraft fibres and two calcium carbonate fillers. Some experiments were also performed on thermomechanical pulp and de‐inked pulp fibres. Flocculation was measured by a focused beam reflectance measurement probe. It was found that flocs induced by polyethylene‐oxide (PEO) and cofactor broke up with time and shear and could not be reformed subsequently. Floc strength was the highest for PEO and the weakest for polyethylenimine and polyaluminium chloride. When comparing filler retention under optimal flocculation conditions, we found similar filler retention for all retention aids. Salt did not affect drainage for cationic retention aids, but reduced the drainage rate for PEO. Drainage with PEO was considerably slower than for other retention aids.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations56
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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