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Enregistrement W2260145643 · doi:10.1680/jenge.15.00001

Preparation of Wyoming bentonite nanoparticles

2016· article· en· W2260145643 sur OpenAlexaff
Grytan Sarkar, Ashish Dey, Sumi Siddiqua

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Geotechnics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBentoniteMaterials scienceHydraulic conductivityParticle sizeMontmorilloniteGrindingNanoparticleParticle (ecology)Ball millChemical engineeringOedometer testComposite materialGeologyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wyoming bentonite having a higher percentage of montmorillonite content shows a high swelling capacity, which enables it to seal itself when saturated, and it is widely used as a construction material of clay barrier system. The main goal of clay barriers is to seal the containment system from liquid intrusion, which could be assessed by the hydraulic conductivity of the barrier materials. The nanoparticles of the bentonite could be used to reduce the hydraulic conductivity. In this study, both the mechanical attrition and the synthesis process were assimilated to prepare nanoparticles of Wyoming bentonite. In the mechanical attrition process, the particles were ground in wet condition using planetary ball mill. Different parameters including types and size of balls, types of solvent, time period and speed of pulverisation for grinding were selected through continuous particle size analysis using the Zetasizer. The finer particles were synthesised using ultrasonication, centrifuging and filtering techniques. The particle size and the chemical composition of the dry particles were confirmed through scanning electron microscopy and energy-dispersive X-ray spectroscopy. In addition, the mineralogical change of the bentonite samples after the grinding process was observed using X-ray powder diffraction analysis. Finally, a particle size range between 30 and 100 nm was confirmed for the Wyoming bentonite nanoparticles.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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