MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2466899806 · doi:10.2166/wst.2016.266

Effect of pH on the flocculation behaviors of kaolin using a pH-sensitive copolymer

2016· article· en· W2466899806 sur OpenAlexaff
Shulei Li, Lihui Gao, Yijun Cao, Xiahui Gui, Zhen Li

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlocculationCopolymerZeta potentialIsoelectric pointChemistryDewateringChemical engineeringFilter cakeParticle sizeChromatographyPolymer chemistryPolymerOrganic chemistryNanoparticleGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

pH-sensitive copolymers have been widely introduced to achieve rapid dewatering and consolidation of solids in mining and oil sands processing wastes. But no more attention has been given to the flocculation efficiency of solid suspensions as a function of pH using pH-sensitive copolymer. In this study, a pH-sensitive copolymer was synthesized and employed to investigate the flocculation behaviors of kaolin by focused beam reflectance measurement (FBRM). A titration test was introduced to characterize the copolymer conformation transition. The results demonstrated that at pH ranging from 3 to 6, with the pH increase, the zeta potential magnitude of kaolin particles increased, resulting in the repulsive forces between particles increasing. However, the hydrophobicity of kaolin increased as the pH increased. Thus, the hydrophobic forces could neutralize a part of the repulsive forces between particles and result in good and similar flocculation performances. At the pH greater than 6, the zeta potential magnitude of kaolin particles and copolymer molecules increased significantly, and the repulsive force between kaolin particles increased after copolymer addition due to the kaolin particles being more negatively charged, which resulted in poor flocculation efficiency and cloudy supernatant. It was concluded that the pH-sensitive copolymer could achieve both perfect flocculation efficiency and low moisture of filter cake at the isoelectric point of copolymer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Science & TechnologyMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207