Sodium silicate and hexametaphosphate promote the release of (oxyhydr)oxide nanoparticles from corroding iron
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».