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Enregistrement W2944115297 · doi:10.1021/acs.est.8b07074

Stimuli-Responsive Hybrid Polymer for Enhanced Solid–Liquid Separation of Industrial Effluents

2019· article· en· W2944115297 sur OpenAlexafffund
Jason Ng, Ian Osborn, David Harbottle, Qingxia Liu, Jacob H. Masliyah, Zhenghe Xu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEffluentSeparation (statistics)PolymerChemistryProcess engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceChemical engineeringChromatographyEnvironmental engineeringComputer scienceEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current study, a novel stimuli-responsive hybrid polymer with aluminum hydroxide colloids incorporated into a cationic copolymer of N-isopropylacrylamide and N-[3-(dimethylamino)propyl]methacrylamide was synthesized to enhance the settling and filtration performance of fine clay suspensions. The conformation of the synthesized hybrid copolymer was shown to respond to changes in both temperature and pH. Compared with a cationic copolymer of similar structure without aluminum hydroxide colloids, settling and filtration rates were significantly enhanced using the hybrid copolymer, which is attributed to the synergy between the inorganic aluminum hydroxide cores and organic copolymer. While the ideal treatment protocol for the hybrid polymer involved the addition of the polymer at room temperature, followed by heating to 45 °C for enhanced settling and dewatering, the synergistic effect between colloidal cores and polymer also allowed the hybrid polymer to perform well when added at temperatures above the LCST, demonstrating the robustness of the hybrid polymer to the process environment. The ideal treatment protocol resulted in an optimal adsorption of polymer on clays before inducing a coil-globule transition to form large and dense flocs, resulting in a more porous filter cake.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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