Preparation and Characterization of Strong Polar Macro Porous Resin
Notice bibliographique
Résumé
The macro porous adsorption resin produced in this experiment mainly uses dipole dichloride etc. as the material, a certain proportion of mixed solution composed of pyridine and 1, 4-dioxane as the composite oxidant. Then adding a certain proportion of mixed solution composed of cyclopean and paraffin in the homogeneous solution of cellulose as the photogenic agent. As a result, these materials will polymerize, and generate the resin. Among these materials, the cellulose is polymeric monomer, dipole dichloride is cross linker, and they crosslink and polymerize each other, forming the porous skeletal structure of the macro porous adsorption resin, which is a kind of cross linked polymer consisting of ion exchange group. For the synthetic macro porous resin, using Fourier infrared spectrometer for pressed characterization, and scanning electron microscope (SEM) for resin pore-forming characterization, the result shows that the new macro porous resin has been synthesized. This paper taking ruin as adsorb ate explores the adsorption property of the synthetic macro porous resin to glycoside material, including property of equilibrium adsorption, static adsorption and adsorption. Meanwhile the influence of different solvents on the resin adsorption property is testified. After a general comparison, we have found that the resin has the strongest adsorption property in ethanol solvent, while for adsorption, the best effect is reached when using water as the elegant. What's more, the adsorption data shows that the adsorption of ruin on the very resin conforms to the Freundlich isothermal adsorption equation.
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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) | 0,001 | 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 ».