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Enregistrement W2911684153 · doi:10.1002/app.47578

Multifunctional CO<sub>2</sub>‐switchable polymers for the flocculation of oil sands tailings

2019· article· en· W2911684153 sur OpenAlexaff
Atreya K. Nittala, Sarang P. Gumfekar, João B. P. Soares

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlocculationMethacrylateCopolymerPolymerChemical engineeringPolymerizationPolymer chemistryTailingsPolyacrylamideMaterials scienceRadical polymerizationAqueous solutionChemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A series of multifunctional homopolymer and copolymer of 2‐dimethylamino ethyl methacrylate (DMAEMA) and N ‐isopropyl acrylamide (NIPAM) were designed and used to flocculate oil sands mature fine tailings (MFTs). Carbon dioxide (CO 2 ) protonated the tertiary amine groups of P(DMAEMA) and P(DMAEMA–NIPAM) making their chains positively charged. The pH sensitivity of these polymers favored the flocculation of the negatively charged clays in MFT due to charge neutralization. Three different polymers, P(DMAEMA), P(NIPAM 33 –DMAEMA 67 ), and P(NIPAM 67 –DMAEMA 33 ) were synthesized via aqueous free‐radical polymerization and used to flocculate MFT in the presence of CO 2 . Experimentally, CO 2 was introduced in the system in three different ways: (1) CO 2 was first bubbled into polymer solution, then the polymer solution was added to MFT, (2) CO 2 was first bubbled into MFT and then the CO 2 ‐free polymer solution was added to MFT, and (3) both polymers and MFT were bubbled with CO 2 separately, then mixed together. We compared the effects of the method of CO 2 addition, copolymer composition, and polymer molecular weight on MFT flocculation performance. Our results indicate that CO 2 ‐switchable polymers can be employed to enhance the dewatering of challenging wastewaters such as oil sands tailings. © 2019 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2019 , 136 , 47578.

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)0,001
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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