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Enregistrement W4291001745 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-rtzqm

Sodium silicate and hexametaphosphate promote the release of (oxyhydr)oxide nanoparticles from corroding iron

2022· preprint· en· W4291001745 sur OpenAlexafffund
Benjamin F. Trueman, Javier M Locsin, Evelyne Doré, Kalli Hood, Graham A. Gagnon

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsDalhousie University
Mots-clésSodium hexametaphosphateIron oxideChemistrySodium silicatePolyphosphateSodiumNuclear chemistryInorganic chemistryMaterials scienceMetallurgyPhosphate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sequestrants such as polyphosphate and sodium silicate are used widely to control iron precipitation in drinking water, but less is known about their impacts on iron corrosion scale. Here we characterize the nanoparticulate iron (oxyhydr)oxide suspensions that result from corroding cast iron coupons in solutions containing either sodium hexametaphosphate (3 mg P L-1) or sodium silicate (100 mg SiO2 L-1). We determined the elemental composition and size distribution of these suspensions using flow field-flow fractionation with ultraviolet, multielement, and multiangle light scattering detection (FFF-UV-MALS-ICP-MS). Both sequestrants yielded stable iron suspensions, and the pooled median radius of gyration at peak 57Fe intensity was 22 nm, corresponding to a sphere-equivalent geometric diameter of 57 nm. The median Feret diameter and ASTM roundness were 50 nm and 0.4, respectively, as determined by transmission electron microscopy. Lead associated readily with iron nanoparticles, and in the hexametaphosphate suspension it associated preferentially with iron over free hexametaphosphate. Sequestrants then, may interact with iron corrosion scale to yield effective transport vectors for lead in drinking water systems, even when complexation of free lead by the sequestrant is negligible.

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 seuil0,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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