Colloidal and Sedimentation Behavior of Kaolinite Suspension in Presence of Non-Ionic Polyacrylamide (PAM)
Notice bibliographique
Résumé
Colloidal behavior of kaolinite particles in water was investigated in this manuscript, without and with the addition of a polymer flocculant (non-anionic polyacrylamide (PAM)), using diverse imaging techniques in addition to LUMisizer. The addition of PAM was found to be causing the formation of bridges among particles thus increasing their settling rates to the bottom of the container. To assess the size of flocs and the potential morphology of PAM around particles and their clusters, the state of flocs formation and polymer distribution was analyzed through various microscopical techniques, namely scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy (TEM). SEM and TEM results revealed that, in the absence of PAM, the floc structure of the sediment was loose and irregularly distributed, while the presence of PAM made the sediment structures greatly denser. Later, using LUMisizer, dynamic light scattering (DLS) and the zeta potential of kaolinite, sedimentation, and colloidal behavior of suspension came under scrutiny. Using LUMisizer, the maximum packing and settling rates of the particles were experimentally obtained as roughly 44 vol%; settling rates were estimated in 63-352 µm/s when centrifugal force varied and, using maximum packing values, compressive yield was estimated to vary between 48-94 kPa. The results of this study are instructive in choosing appropriate polymers and operating conditions to settle clay minerals in tailing ponds. Additionally, the maximum packing of kaolinite particles was simulated with spherical particles with varied polydispersity to connect DLS data to the maximum packing values obtained using LUMisizer; the little discrepancy between simulation and experimental values was found to be encouraging.
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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) | 0,000 | 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 ».