Hydrogen peroxide decomposition in bicarbonate solution catalyzed by ferric citrate<sup>*</sup>This article has a companion paper in this issue (doi: 10.1139/v11-080).
Notice bibliographique
Résumé
The peroxymonocarbonate mono- and di-anions (HCO4– and CO42–) are known to be generated from H2O2/HCO3–. They are promising oxidants for wood pulp bleaching, but peroxide decomposition catalyzed by ferric complexes can be significant for pulps whose lignin is highly reactive. Dicarboxylates from lignin peroxidation are believed to be the ferric chelators in the pH 8.5 range that is optimum for H2O2/HCO3–. This investigation aimed to see if HCO3– addition caused destabilization of the peroxygen system owing to its partial conversion to HCO4–. This anionic peracid is a much stronger oxidant than H2O2 and could lead to a higher rate of Fe(II) oxidation to Fe(III) and (or) Fe(IV). For most free radical chain mechanisms, an increase in Fe(II) oxidation results in a higher rate of peroxide decomposition. Based on the kinetic data that were obtained and theoretical analyses, it was concluded that HCO4– did not significantly destabilize the peroxygen system when citrate was used as a model chelator for Fe(III). Increasing the [HCO3–] fourfold from 0.025 to 0.10 mol/L caused the decomposition rate to increase by only 20%.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».