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Enregistrement W4410101661 · doi:10.1515/ract-2024-0373

DFT study of Se(-II) sorption on biotite in reducing conditions

2025· article· en· W4410101661 sur OpenAlexaff
Jieci Yang, Shinya Nagasaki, Satoru Tsushima, Tianxiao Tammy Yang

Notice bibliographique

RevueRadiochimica Acta · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensNuclear Waste Management OrganizationMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistrySorptionBiotitePhysical chemistryAdsorptionGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Crystalline rock is considered a potential host rock for a deep geological repository (DGR) for storing nuclear waste. Biotite is a common accessory mineral found in crystalline rocks such as granite and tonalite that plays an important role in the absorption of selenium (Se). In particular, the radioisotope Se-79 is widely present in spent nuclear fuel, and it is crucial for evaluating the suitability of a DGR for storing nuclear waste. In the anticipated reducing conditions of a DGR, the prevalent oxidation state would be Se (-II). However, the low solubility of Se under reducing conditions means that traditional spectrometry methods are not effective at studying the sorption mechanisms of Se (-II). Therefore, this study investigated the sorption mechanisms of Se (-II) on biotite under reducing conditions by using density functional theory (DFT) calculations to investigate the inner-sphere complex and outer-sphere complex reactions. Both complexes were found to contribute to sorption of Se (-II) on biotite with the outer-sphere complexes being the primary sorption mechanism under the naturally neutral groundwater conditions. The results of the DFT calculations were consistent with the sorption experimental data and the results of the surface complexation modeling, which further confirmed the significance of the inner-sphere and outer-sphere complexes to the sorption of Se (-II) on biotite under a wider range of pH conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

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