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Enregistrement W2321220942 · doi:10.1021/ie402239p

Waste Biomass-Extracted Surfactants for Heavy Oil Removal

2014· article· en· W2321220942 sur OpenAlexaffabout
Matthew Baxter, Edgar Acosta, Enzo Montoneri, Silvia Tabasso

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtraction (chemistry)Pulmonary surfactantBiomass (ecology)ChemistryCompostPulp and paper industryTolueneHexaneAsphaltGreen wasteWastewaterEnvironmental chemistryEnvironmental scienceWaste managementChromatographyMaterials scienceOrganic chemistryEnvironmental engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential synergism between biobased surfactants, produced from the alkaline extraction of waste biomass, and a synthetic surfactant was assessed. This synergism was explored in terms of surface and interfacial tension reduction, and the ability of mixtures to remove heavy oil from oil-bearing sand. The waste biomass sources investigated were return activated sludge (RAS) from municipal wastewater from Toronto, Canada, and urban refuse (UR) matter from municipal solid waste compost treatment facilities in Piemonte, Italy. Surfactants from both sources were extracted using alkaline extraction methods. Mixtures of these waste biobased surfactants with the synthetic surfactant, sodium dioctyl sulfosuccinate (AOT), at a total concentration of 1g TOC /L, were able to achieve low interfacial tensions (<1 mN/m) with toluene and hexane, without the addition of electrolytes. The mixtures generally achieved interfacial tensions (IFTs) an order of magnitude below that of the pure biobased surfactant. At an increased total concentration of 10 g TOC /L, an UR extract (FORSUD), mixed at 40% with AOT, reached an ultralow IFT of 0.019 mN/m against hexane, without the need to add salt into the system. Furthermore, the RAS–AOT and UR–AOT mixtures were examined for their use in the removal of heavy oil, bitumen, from contaminated sand. The low IFTs of the mixtures proved to be useful in removing heavy oil (bitumen) from sand particles.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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