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Enregistrement W2966874045 · doi:10.24908/iqurcp.13381

Chemical Recycling of Polystyrene with Tertiary Amine Switchable Hydrophilicity Solvents

2019· article· en· W2966874045 sur OpenAlexaffvenue
Amelia Churaman, Ross Jansen van Vuuren

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésX-ray photoelectron spectroscopyPolystyreneExpanded polystyreneAqueous solutionChemical engineeringSolventMaterials scienceVolume (thermodynamics)ChemistryOrganic chemistryPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly 40 metric tonnes of expanded polystyrene (XPS) waste is collected through Kingston’s curbside recycling program annually before being outsourced to companies with the means to recycle it. However, transporting XPS foam products is not economically viable. Therefore, a significant challenge is finding an efficient way to reduce the volume of the XPS foam prior to transportation since it has a very low density, consisting of up to 98% air. Currently, XPS products are compacted physically which requires the use of expensive compactors and energy-intensive compression processes. In 2011, Jessop et al. demonstrated that N,N-dimethylcyclohexylamine (DMCHA), a solvent with relatively low toxicity and volatility, can be used to recycle XPS using a greener approach. DMCHA is relatively hydrophobic under neutral conditions (e.g., in water), but becomes more hydrophilic when exposed to carbonated water (CO2 dissolves in water, forming carbonic acid which protonates the DMCHA). I have worked on optimizing this process via the following steps. Firstly, the XPS is dissolved in a small volume of DMCHA in its hydrophobic, neutral form. Then, the PS-DMCHA mixture is added to carbonated water causing the DMCHA to become hydrophilic and to dissolve in the aqueous solution, resulting in a layer of PS on the surface. The PS can then be easily collected and air-dried. By adding a 30 wt.% PS/DMCHA solution to carbonated water at 60oC, I have been able to achieve a typical purity of 95 wt.% of the final XPS (i.e., 5 wt% of DMCHA remains in the XPS), determined by 1H NMR.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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