Cellulose Nanocrystals‐Based Polyacrylamide as Flocculating Agent of Mature Fine Tailings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study compares the performance of neat polyacrylamide (PAM) and their nanocomposites produced with cellulose nanocrystals (CNCs) on the flocculation of mature fine tailings (MFT). The surface of CNCs is chemically modified using three different bifunctional organosilanes containing vinyl functional groups (7‐octenyl trimethoxysilane, methacryloxypropyl trimethoxysilane, vinyl trimethoxysilane). Acrylamide is polymerized in the absence and presence of pristine and silylated CNCs (5 and 10%w/w) to in situ produce PAM‐CNC nanocomposites. Concentrations of 1000 and 2000 ppm of the produced polymers are used to flocculate MFT. FTIR spectra showed that the CNCs are successfully modified, regardless of the silane used. The dynamics of floc size evolution is assessed by focused beam reflectance measurements (FBRMs), and the results demonstrated that smaller flocs are produced by increasing the CNCs content in the polymerization. Capillary suction times (CSTs) data showed that the use of CNC‐based PAM nanocomposites enhances flocs dewaterability in comparison to neat PAM. Moreover, the type of silane used in the chemical modification of CNCs influenced the flocculation performance of PAM‐CNC nanocomposites. The obtained results are promising and encourage the development of a more detailed investigation regarding the production and performance assessment of hybrid flocculating polymers composed by PAM and CNCs.
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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) | 0,000 | 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 ».