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Enregistrement W2163308488 · doi:10.1002/cjce.5450840607

Kinetics of Silica Dissolution from Rice Husk Char

2006· article· en· W2163308488 sur OpenAlexvenueno aff
Dean J. Benke, Mark Wainwright, K.D.P. Nigam, T. Rajeswara Rao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycling and utilization of industrial and municipal waste in materials production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuskCharLeaching (pedology)ChemistryDissolutionMineralogyNuclear chemistryCombustionEnvironmental scienceBotanyOrganic chemistrySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of leaching time and temperature on the ash content of rice husk char and the resultant surface area development was investigated. Experiments on dissolution of rice husk char ash with 0.5 mol NaOH solution were conducted at 40°C, 60°C, 80°C and 95°C for different times up to 7200 s. The surface areas of the leached chars after drying were determined using Micromeritics 2200 surface area analyzer. The leaching data was analyzed using different models applicable for fluid-solid non-catalytic reactions. It was found that the data could be satisfactorily represented by diffusion-controlled mechanism as well as modified shrinking core models. The activation energies were in the range of 41.75 to 51.25 kJ/mole. The surface areas of the leached chars were found to depend linearly on the percentage of ash content in the chars.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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