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Enregistrement W4205831275 · doi:10.7901/2169-3358-2021.1.689143

Impact of the Hydrophobicity of the Particles on the Formation and Behavior of Oil Particle Aggregates (OPA)

2021· article· en· W4205831275 sur OpenAlexaff
Wen Ji, Lin Zhao, Kenneth Lee, Thomas King, Brian Robinson, Michel C. Boufadel

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKaoliniteChemical engineeringOil dropletBuoyancyParticle (ecology)Contact angleMicroscale chemistryChemistryMaterials scienceMineralogyOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Oil droplets in marine environment interact with particles to form oil particle aggregates (OPA). As it was argued that the hydrophobicity of particles impacts the formation of OPA and subsequently the entrapment of oil and the transport of OPA, this study altered the hydrophobicity of kaolinite through the addition of chitosan and the contact angle was increased from 28.8° to 57.3°. Modified kaolinite was mixed with 500 mg/L crude oil in 200 rpm for 3 hours, then bottom layer was separated and extracted. Observations of the settled OPA microscale structure and calculations of oil trapping efficiency (OTE) were accomplished. Results indicated that with higher hydrophobicity of kaolinite, oil droplets were maintained in larger sizes in OPAs. This could increase the buoyancy of formed OPAs, thus decrease the amount of settled OPAs.

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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,362

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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