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Enregistrement W2759103142

Study on high-purity alumina preparation and its applications

2017· article· en· W2759103142 sur OpenAlexfundno aff
Yadian Xie

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAnodic Oxide Films and Nanostructures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuizhou Normal UniversityUniversité du Québec à Chicoutimi
Mots-clésAlumWastewaterAluminiumMaterials scienceAlkali metalParticle sizeMetal ions in aqueous solutionChemical engineeringParticle (ecology)NanoparticleGroundwaterMetalIonMetallurgyNanotechnologyChemistryEnvironmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistryGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater from different aluminum processing plants contains different surface treatment liquids. These liquids are strictly prohibited from being discharged directly into the environment due to their high acidity. Different factories and enterprises add water to dilute them or neutralize them with alkali. These approaches not only cause a part of the aluminum ions being discharged, but also result in the release of a large number of harmful metal ions and heavy metal ions. In such cases, a large amount of water and alkali are consumed; at the same time, surface water, groundwater and soil become polluted by a large volume of wastewater and different metal ions. The main objectives of the project are: 1) to extract ultra-pure aluminum ions from wastewater and to study the effect of different parameters on the efficiency of the process; 2) to produce ultra-pure nano-alumina from wastewater using an organic template and to study the effect of different parameters on the particle size distribution as well as on the morphology of the nanoparticles; 3) to explore the possibility of different applications for different types of alumina particles. In this work, aluminum was extracted from the wastewater in the form of alum. This aluminum alum solution was later used to produce 99.999% pure (5N) nano-alumina particles. Two different methods, namely single and double template methods, were used to control the size and the nature of the alumina particles. A single template method was used to produce 99.999% pure (5N) spherical alumina nanoparticles. The aluminum alum solution was hydrolyzed to produce boehmite which was used to produce the spherical alumina nanoparticles. Gum arabic and urea were used to produce the single template. These alumina nanoparticles were converted to alpha (α) form by heating. Then, the α-alumina particles were used to produce sapphire crystals. An evaporation-induced synthesis approach with double template was used to produce spherical mesoporous nanoparticles of uniform size distribution. These particles were used for the photoacoustic tomography. The originality of the project lies in the utilization of new sources of raw materials (wastewater from industries) and using chelating polymers as well as additives to develop a novel and environment friendly high purity alumina (HPA) production method. In addition, the alumina particle size and its distribution are controlled precisely, which is difficult to achieve with other alumina production methods.
\n
\nLes eaux usées provenant des différentes usines de traitement de l'aluminium contiennent de différents liquides de traitement de surface. Ces liquides sont strictement interdits d'être déchargés directement à l'environnement en raison de leur forte acidité. Des différentes usines et entreprises ajoutent de l'eau pour les diluer ou les neutralisent avec l'alcali. Ces traitements provoquent non seulement la décharge d'une partie des ions d'aluminium, mais également la libération d'un grand nombre d'ions métalliques nocifs et d'ions de métaux lourds. Dans ces cas, des grandes quantités de l'eau et de l'alcali sont consommées; en même temps, les eaux de surface, les eaux souterraines et le sol sont pollués par un grand volume d'eaux usées et de différents ions métalliques. Les objectifs principaux du projet sont : 1) d'extraire les ions d’aluminium ultra-purs des eaux usées et d'étudier l'effet de différents paramètres sur l'efficacité du procédé; 2) de produire la nano-alumine ultra-pure à partir des eaux usées en utilisant un modèle organique et d’étudier l'effet de différents paramètres sur la distribution granulométrique et la morphologie des nanoparticules; 3) d’explorer différentes applications des différents types des particules d'alumine. Dans ce travail, l'aluminium a été extrait des eaux usées sous forme d'alun en utilisant un modèle simple. Cette solution d'alun a ensuite été utilisée pour produire des particules de nano-alumine pur à 99,999% (5N). La solution d'alun a été hydrolysée pour produire une bohémite qui a également été utilisée pour produire des nanoparticules d’alumine sphérique pure à 99,999% (5N). Ces microparticules d'alumine ont été utilisées pour produire des cristaux de saphir. Une approche basée sur la séparation induite par évaporation à double modèle a été utilisée pour produire des nanoparticules mésoporeuses sphériques avec une distribution de taille uniforme. Ces particules ont été utilisées pour la tomographie photoacoustique. L’originalité du projet est l’utilisation de nouvelles sources des matières premières (l’eau usée des industries) et des polymères chélatants et des additives afin de développer une nouvelle méthode écologique pour la production de l’alumine de haute pureté. De plus, la taille des particules de l’alumine et sa granulométrie sont contrôlées précisément, ce qui est difficile à atteindre avec d’autres méthodes de la production de l’alumine.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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