Enhanced release of palladium and platinum from catalytic converter materials exposed to ammonia and chloride bearing solutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The environmental levels of platinum group elements (PGEs) are steadily rising, primarily due to exhaust emissions of vehicle catalytic converter (VCC) materials containing solid PGEs. Once these VCC materials reach soil and water, the PGEs may be transported in the form of nanoparticles (dimensions 1-100 nm) or they may be mobilized by forming coordination complexes with ligands in the environment. Chloride (Cl-) and ammonia (NH3) are two ligands of particular concern due to their ubiquity as well as their potential to form the chemotherapy drug cisplatin (Pt(NH3)2Cl2) or other potentially bioactive complexes. This initial study examines the release of Pd and Pt into solutions exposed to VCC materials at pH 8 and 25 °C, using elemental analysis of metal content in post-exposure extracts. The solutions had total ammonia nitrogen concentrations (TAN, [NH4+] + [NH3]) of 0 μM, 5.56 μM, 55.6 μM and 1.13 × 105 μM (0 ppm, 0.1 ppm, 1 ppm, and 2147 ppm). The former three represent background environmental levels had a minimal effect on release. However, when combined with 1.13 × 105 μM Cl- (4000 ppm Cl-), 55.6 μM TAN induced a marked increase in metal release (∼41× for Pd). High TAN solutions induced more Pd and Pt release than equimolar NaCl solutions. Materials characterization revealed that ∼4 nm palladium-containing nanoparticles were present, spatially associated with nanoparticles of γ-Al2O3; ceria-zirconia nanoparticles were also present but did not have any metal associated with them. Platinum-containing nanoparticles were not observed.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle