OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE LIXIVIAÇÃO ALCALINA DE CINZAS DE CASCA DE ARROZ PARA OBTENÇÃO DE SILICATO DE SÓDIO
Notice bibliographique
Résumé
O presente trabalho teve como objetivo a otimização do processo de lixiviação alcalina de cinzas de casca de arroz (CCA) com solução de hidróxido de sódio (NaOH), para obtenção de um maior rendimento de extração de silício (SiO2), aproveitando um resíduo industrial de difícil descarte para síntese de novos produtos. O procedimento ocorreu em sistema fechado sob condições hidrotermais com auxílio de um reator vaso de pressão com agitação constante, com variações de temperatura (100, 150 e 180 °C), concentração de NaOH (1, 2, 3 e 4 M), pressão (1, 3 e 8 bar) e tempo (1, 3, 6 e 24 h). A lixiviação resulta em uma solução de silicato de sódio, como produto principal, e um subproduto (carvão ativado). Os rendimentos de extração de SiO2 variaram entre 29,65 e 73,26%, obtendo silicatos com densidades (1,28 a 1,46 g/mL), pH (12,24 a 13,55) e módulo de sílica (1,07 a 3,87), resultados estes similares aos obtidos em silicatos comerciais. O carvão resultante também foi caracterizado por fluorescência de raios X (FRX) e ainda serão realizadas análises de propriedades de poros e área superficial (BET). Estes resultados sugerem que os produtos obtidos através da CCA são promissores para as mais diversas aplicações.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».