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Enregistrement W4291465147 · doi:10.3390/jmse10081111

Application of Phase-Selective Organogelators (PSOGs) for Marine Oil Spill Remediation

2022· article· en· W4291465147 sur OpenAlexafffund
Huifang Bi, Chunjiang An, Catherine N. Mulligan, Zhi Chen, Kenneth Lee, Jiyuan Wen, Zhaonian Qu, Xinya Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaConcordia University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésOil spillEnvironmental remediationStackingPhase (matter)Software deploymentEnvironmental scienceBiochemical engineeringComputer sciencePetroleum engineeringChemistryEnvironmental protectionGeologyContaminationEcologyOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil spill incidents frequently cause serious impacts on the ecosystem, society, and economy. To cope with this problem, the use of phase-selective organogelators (PSOGs) has been developed in recent years as a promising oil spill response tool, which can congeal oils from biphasic systems, accelerating oil removal and recovery and reducing impacts on the environment. This article systematically reviews reported technologies for the use of PSOGs for potential oil spill remediation in the literature from January 2016 to May 2022. It discusses several kinds of PSOGs based on molecular structures which are possible for gelling oil in the presence of water/seawater. Their mechanisms for phase-selective gelation are summarized, including hydrogen bonding, π–π stacking interactions, van der Waals force, hydrophobic interactions, etc. The currently possible deployment methods for the application of PSOGs are explored; carrier solvents and powder form are frequently used. Moreover, the challenges and the corresponding recommendations regarding standardized testing protocols and evaluation framework, gelation selectivity, as well as challenges in field tests, are further discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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