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Enregistrement W2890210456 · doi:10.1039/c8ra05939j

Decontamination of radionuclides by functionalized mesoporous silica under gamma irradiation

2018· article· en· W2890210456 sur OpenAlexaff
Sajid Iqbal, Jong-Il Yun

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of Science and ICT, South KoreaNuclear Safety and Security CommissionNational Research Foundation
Mots-clésHuman decontaminationRadionuclideRadiochemistryMesoporous materialMesoporous silicaIrradiationGamma irradiationNuclear chemistryChemistryEnvironmental scienceWaste managementCatalysisOrganic chemistryEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schiff base functionalized mesoporous silica (SA-SBA-15) was synthesized by the co-condensation method to remove the radioactive corrosion products from contaminated water coming from nuclear installations. SA-SBA-15 nanoparticles were first irradiated in a solid powder form and then applied to remove Cu(ii), Ni(ii), and Co(ii) from their aqueous mixture in the range from 0 to 1000 Gy of gamma irradiation. The FTIR, TGA, zeta potential, XRD, BET, TEM, and CHN analysis results revealed the stability of a ligand support material, mesopore ordering and the functional groups. The structural and functional group endurance under our studied gamma irradiation makes SA-SBA-15 a potential adsorbent for routine decontamination and decommissioning activities as well as in radioactively contaminated emergency scenarios. Furthermore, the adsorbent-metal complexation followed the Irving-Williams order (Cu(ii) > Ni(ii) > Co(ii)) and showed a higher selectivity for Cu(ii) with removal capacity up to 99.76 ± 0.01%, thus suggesting its applicability to separate Cu(ii) from other metal ions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
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.

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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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