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Enregistrement W2731762320 · doi:10.1021/acs.est.7b01224

Impact of Sodium Humate Coating on Collector Surfaces on Deposition of Polymer-Coated Nanoiron Particles

2017· article· en· W2731762320 sur OpenAlexaboutno aff
Vesna Micić, Doris Schmid, Nathan Bossa, Andreas Gondikas, Milica Velimirović, Frank von der Kammer, Mark R. Wiesner, Thilo Hofmann

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesSeventh Framework Programme
Mots-clésAcrylic acidNano-Deposition (geology)CoatingChemistryPolymerChemical engineeringSodiumZerovalent ironNanoscopic scaleMaterials scienceNanotechnologyOrganic chemistrySedimentMonomerGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The affinity between nanoscale zerovalent iron (nano-ZVI) and mineral surfaces hinders its mobility, and hence its delivery into contaminated aquifers. We have tested the hypothesis that the attachment of poly(acrylic acid)-coated nano-ZVI (PAA-nano-ZVI) to mineral surfaces could be limited by coating such surfaces with sodium (Na) humate prior to PAA-nano-ZVI injection. Na humate was expected to form a coating over favorable sites for PAA-nano-ZVI attachment and hence reduce the affinity of PAA-nano-ZVI for the collector surfaces through electrosteric repulsion between the two interpenetrating charged polymers. Column experiments demonstrated that a low concentration (10 mg/L) Na humate solution in synthetic water significantly improved the mobility of PAA-nano-ZVI within a standard sand medium. This effect was, however, reduced in more heterogeneous natural collector media from contaminated sites, as not an adequate amount of the collector sites favorable for PAA-nano-ZVI attachment within these media appear to have been screened by the Na humate. Na humate did not interact with the surfaces of acid-washed glass beads or standard Ottawa sand, which presented less surface heterogeneity. Important factors influencing the effectiveness of Na humate application in improving PAA-nano-ZVI mobility include the solution chemistry, the Na humate concentration, and the collector properties.

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 enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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