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Enregistrement W4309754688 · doi:10.21203/rs.3.rs-2275446/v1

Adsorption of radon on silver exchanged zeolites at ambient temperatures

2022· preprint· en· W4309754688 sur OpenAlexaff
S. Heinitz, J. Mermans, Dominic Maertens, Hanna Skliarova, Alexander Aerts, Thomas Cardinaels, Jos Rutten, Christophe Gueibe, Daniel Kuznicki, Natalie Ireland, Steven M. Kuznicki

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueZeolite Catalysis and Synthesis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadonAdsorptionNoble gasZeoliteActivated charcoalRadon gasWater vaporMaterials scienceChemical engineeringChemistryCatalysisOrganic chemistryNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since more than 100 years, the adsorption of the radioactive noble gas radon (222Rn) is performed on activated charcoal at cryogenic temperatures. There is little – if any – progress in the field of radon adsorption at ambient conditions to facilitate the development of simple and compact radon adsorption systems. We report here on the truly remarkable property of the synthetic silver-exchanged zeolites Ag-ETS-10 and Ag-ZSM-5 to strongly adsorb radon gas at room temperature. 222Rn breakthrough experiments in nitrogen carrier gas have shown that these materials exhibit radon adsorption coefficients exceeding 3,000 m3/kg at 293 K, more than two orders of magnitude larger than any noble gas adsorbent known to date. Water vapor and carrier gas type were found to strongly influence radon adsorption, practically qualifying these silver exchanged materials as a new class of radon adsorbents. Our results demonstrate that Ag-ETS-10 and Ag-ZSM-5 are materials that show high affinity towards radon gas at ambient temperatures making them candidate materials for environmental and industrial 222Rn mitigation applications. Adsorption systems based on silver loaded zeolites have the potential to replace activated charcoal as material of choice in many radon related research areas by avoiding the necessity of cryogenic cooling.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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