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Enregistrement W4409360398 · doi:10.1139/cjc-2024-0279

Optimized process to produce calcium acetate from waste blue mussel shells and its use as a de-icer

2025· article· en· W4409360398 sur OpenAlexafffundvenue
Jennifer Murphy, Sachel Christian-Robinson, Megan Fitzgerald, Francesca M. Kerton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandCanada Foundation for InnovationDepartment of Natural Resources, Government of Newfoundland and Labrador
Mots-clésChemistryMusselCalciumPulp and paper industryNuclear chemistryProcess (computing)Environmental chemistryFisheryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The preparation of calcium acetate from mussel ( Mytilus edulis) shells and acetic acid was optimized via design of experiments. The solid product was identified as the monohydrate via powder X-ray diffraction, infrared spectroscopy, and thermogravimetric analysis. Scanning electron microscopy analysis showed that the morphology of the crystalline product consisted of prismatic crystals of approximate dimensions 100 × 1 × 1 μm. Comparisons were made to optical grade calcite (Iceland spar) in place of the biosourced calcium carbonate for the synthesis. An exploratory central composite design compared the yield of calcium acetate with respect to shell material used (shells dried in air at room temperature, dried at 220 °C, or calcined), concentration of acetic acid, and time. The yield of Ca(CH 3 COO) 2 ·H 2 O was optimized further using heated, crushed shells using a custom optimal design. A maximum yield of 93% was reached after 32 h using 9% v/ v CH 3 COOH or an 85% yield using food-grade white vinegar after 24 h. De-icing experiments showed that Ca(CH 3 COO) 2 ·H 2 O produced from waste blue mussel shells melted 6 wt.% of ice at a concentration of 30% ( m/ v). For comparison, 11 wt.% defrosted using CaCl 2 30% ( m/ v) and 13 wt.% defrosted using NaCl 30% ( m/ v). Further optimization of the material as a de-icer would be needed before any upscaling but others have shown that NaOH as an additive can improve performance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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