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Enregistrement W2324565885 · doi:10.1021/jp2051118

Understanding the Deposition and Surface Interactions of Gypsum

2011· article· en· W2324565885 sur OpenAlexaff
Fucheng Teng, Hongbo Zeng, Qingxia Liu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicaGypsumSurface forceDLVO theorySurface roughnessSurface finishRoot mean squareMaterials scienceSurface forces apparatusAtomic force microscopyDeposition (geology)Contact angleAsperity (geotechnical engineering)MineralogyChemistryComposite materialNanotechnologyMechanicsPhysical chemistryColloidGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a surface forces apparatus (SFA) and an atomic force microscope (AFM), we have studied the deposition of gypsum on a silicate mineral (mica) and their surface interactions. An exponential force–distance repulsion relation was obtained for two rough (gypsum) crystal surfaces with root-mean-square (rms) roughness between 4 and 200 nm on approach and separation after the initial contact. The effective surface energies were estimated as γ eff = 32.8 and 7 mJ/m 2 for gypsum surfaces with an rms roughness of ∼8 and ∼100 nm, respectively, which increase with a decrease of the rms roughness, approaching the thermodynamic value ∼48 mJ/m 2 estimated by a three-probe-liquid contact angle measurement. The repulsive force observed for rough gypsum surfaces was found to be a mainly elastic force due to asperity interactions. The surface forces measured between two silicate mineral surfaces (mica) in CaSO 4 solutions were fitted well by the Derjaguin–Landau–Verwey–Overbeek (DLVO) theory at low concentrations (10 –4 –10 –2 M) but deviated at higher concentration. Our results have provided insight into the basic surface interaction mechanisms of gypsum and silicates in many mineral flotation processes and industrial operations.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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