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Enregistrement W2616277368 · doi:10.1021/acs.langmuir.7b01160

Flocculation and Dewatering of Mature Fine Tailings Using Temperature-Responsive Cationic Polymers

2017· article· en· W2616277368 sur OpenAlexfundno aff
Dan Zhang, Thomas Thundat, Ravin Narain

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoagulation and Flocculation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésFlocculationTailingsDewateringCationic polymerizationPolymerChemical engineeringChemistryMaterials scienceMineralogyPolymer chemistryComposite materialGeologyGeotechnical engineeringMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature-responsive copolymer with cationic charge was prepared with N-isopropylacrylamide (NIPAm) and 2-aminoethyl methacrylamide hydrochloride (AEMA) by conventional free-radical polymerization. The flocculation performance of the copolymer, poly(AEMA-st-NIPAm), was compared to five different mixture ratios of polyNIPAm and cationic poly(acrylamide-st-diallyldimethylammonium chloride) (poly(AAm-st-DADMAC)). The effects of polymer mixture ratios, polymer dosages, and temperature on solid-liquid separation as a function of initial settling rates (ISR), supernatant turbidity, sediment solid content, and water recovery were investigated. Poly(NIPAm) can facilitate particles aggregation by bridging and hydrogen bonding under lower critical solution temperature (LCST); whereas, at temperature above LCST, the adsorption of poly(NIPAm) chains on particles can be enhanced by hydrophobic interaction. A two-step (25 °C → 50 °C → 25 °C) consolidation can further enhance the sediment solid content by polyNIPAm. While the neutral property of polyNIPAm resulted in high turbidity of supernatant, mixing with poly(AAm-st-DADMAC) increases the clarity of supernatant by neutralization of fine particles. The copolymer poly(AEMA-st-NIPAm) functions as a polyelectrolyte to enhance the polymer adsorption onto particles via electrostatic interactions, thus further improving ISR and supernatant clarity.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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