Investigating the drying behaviour of clay-containing slurries
Notice bibliographique
Résumé
Managing clay-containing slurries during drying process remains a persistent challenge in various industries. Despite challenges of drying clay-containing-slurries, limited information is available. The aim of this study is to explore the drying performance of slurries containing kaolin and bentonite and gain insights into the underlying drying mechanisms. The research presented integrates drying experiments, rheology measurements, settling experiments, zeta potential measurements, FTIR, TGA/DTA, and SEM analysis. Bentonite-containing slurries retained more moisture due to their high-water adsorption capacity, with higher bentonite percentages extending drying times. The addition of Ca2+ ions reduced moisture content by replacing Na+ ions with smaller Ca2+ ions, making the slurries less viscous. The addition of Ca2+ disrupted the gel-like structure of bentonite as confirmed by SEM and FTIR. In contrast, kaolin-containing slurries maintain lower moisture levels owing to the non-swelling structure of kaolinite. SEM showed the formation of agglomerates for kaolin when Ca2+ was added The addition of Ca2+ ions had a subtle impact on drying rates, despite a slight increase in slurry viscosity probably due to the agglomeration of kaolinite particles. Both slurries exhibited three drying phases: rapid drying due to high moisture, a moderate phase with reduced rates, and a final phase of slowed drying as tightly bound moisture was harder to remove. This paper demonstrated the significance of understanding the drying processes of clay-containing slurries to enhance the overall drying efficiency.
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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 | 0,001 |
| 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 ».