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Enregistrement W2940374658 · doi:10.1021/acs.langmuir.9b00203

Unraveling Interaction Mechanisms between Molybdenite and a Dodecane Oil Droplet Using Atomic Force Microscopy

2019· article· en· W2940374658 sur OpenAlexafffund
Liyuan Feng, Rogério Manica, James S. Grundy, Qingxia Liu

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Clean Coal/Carbon and Mineral Processing TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMolybdeniteChemistryvan der Waals forceDLVO theoryContact angleDodecaneHamaker constantChemical engineeringOil dropletMonolayerChemical physicsEmulsionColloidOrganic chemistryMoleculeVan der Waals radius

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) is a mineral that has drawn great interest because of its potential application in various fields. To facilitate the flotation of molybdenite, the mineral pulp is commonly treated with nonpolar oil additives to promote hydrophobicity and to form an oil bridge between ultrafine molybdenite particles for agglomeration. In this study, dodecane was chosen as a model oil to investigate the flotation mechanisms of molybdenite with nonpolar oil. The interaction forces between a micrometer-sized dodecane droplet and the molybdenite basal plane in various electrolyte solutions were directly measured by the atomic force microscope droplet probe technique. The effects of added salts, ionic strength, and solution pH on interaction forces were evaluated by considering van der Waals, electrical double-layer (EDL), and hydrophobic forces. The experimentally measured force curves were found to agree well with the Reynolds lubrication model and the augmented Young-Laplace equation. The results show that the competition between repulsive EDL forces and attractive hydrophobic forces was directly responsible for oil-molybdenite attachment behavior. High pH and low salinity (<24 mM NaCl) led to strong repulsive EDL forces, which stabilized the interaction and prevented the attachment of oil to molybdenite. Both low pH and high salinity facilitated the attachment of oil to molybdenite through the depression of EDL force, allowing attractive hydrophobic force to dominate. The hydrophobic attraction was quantified with an exponential decay length of 1.0 ± 0.1 nm. Furthermore, calcium ions decreased the magnitude of the surface potentials of both oil and molybdenite more than that seen with the same ionic strength of sodium ions, suggesting the suppressed EDL repulsion. This study provides quantitative information about the surface forces between oil and the molybdenite basal plane and an improved understanding of the fundamental interaction mechanisms governing molybdenite recovery by mineral flotation.

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 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,881

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)0,0010,000

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 GPT0,283
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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