Preparation and Application of Polymer Grafted Nanopyroxene for the Removal of Naphthenic Acids from Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Pyroxene nanoparticles were prepared and grafted with an environmentally friendly monomer for the removal of naphthenic acids from oil sand process-affected water (OSPW) which contributes to its toxicity. Grafting was utilized to achieve high affinity towards the removal of naphthenic acids (NA) in the OSPW. The prepared grafted nanopyroxenes were fully characterized using FTIR, TGA, BET, XRD, HRTEM and AFM to study and confirm their textural surface properties and morphology. Computational modeling was conducted to provide deep insight on the grafting technique as well as the NA removal mechanism. An OSPW sample was characterized using FTIR, NMR, TGA, XRD, SimDist and GC-MS to understand the nature of the contaminants in the wastewater. This was followed by the preparation of a synthetic wastewater solution by dissolving two model molecules and commercial NA in water. Macroscopic batch adsorption experiments were conducted to carefully study the removal mechanism analyzed using GC-MS and compare it with the computational modeling study. The prepared grafted nanopyroxenes were found to interact with the contaminants in the water removing essentially all the two model molecules and about 50% of the commercial NA. The size, shape and structure of the contaminant played a key role in the interaction. The bigger molecules were found to have a stronger interaction with the grafted nanopyroxenes over the smaller ones. The present work holds great promise for the OSPW remediation and the thesis falls within our efforts to reduce the environmental impact of the oil and gas industry in Alberta.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».