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Enregistrement W2329428308 · doi:10.1021/ie502427y

Decontamination of Paraoxon and Parathion on Sensitive Equipment Materials by Catalytic Methanolysis

2014· article· en· W2329428308 sur OpenAlexaff
V.A. Blinov, Konstantin Volchek, Wenxing Kuang, Akshay Bhalerao, Carl E. Brown

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParaoxonHuman decontaminationParathionMethanolChemistryCatalysisReaction rate constantReagentKineticsNuclear chemistryOrganic chemistryWaste managementPesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensitive equipment materials were decontaminated from organophosphorus compounds paraoxon or parathion by immersion into a catalytic reactive solution and by spraying with the same solution. Immersion of contaminated material samples into methanol-based catalytic solutions resulted in an effective decontamination. Greater than 99% decontamination was observed for paraoxon on high-impact polystyrene (HI-PS) over 15 min of reaction time. Under the same process conditions, the decontamination from parathion did not exceed 95%. The catalytic decompositions of paraoxon and parathion followed first-order reaction kinetics with rate constants of 5.4 × 10 –3 and 1.3 × 10 –3 s –1, respectively. These values were by an order of a magnitude lower than the respective rate constants reported for homogeneous reactions in a methanol solution. Decontamination by spraying the catalyst on the contaminated surface revealed that multiple applications would be required to overcome a rapid evaporation of methanol from the surface and an associated loss of catalytic activity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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