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Enregistrement W621553885 · doi:10.2473/shigentosozai.117.880

Liquid-Liquid Extraction of Mercury (II) from Hydrochloric and Nitric Acid Solutions by Trioctyl Phosphine Oxide.

2001· article· en· W621553885 sur OpenAlexaff
Taichi Sato, Keiichi Sato, 野口 嘉與

Notice bibliographique

RevueShigen-to-Sozai · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrochloric acidChemistryNitric acidMercury (programming language)Phosphine oxideBenzeneAqueous solutionExtraction (chemistry)Inorganic chemistryNuclear chemistryPhosphineChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extraction of mercury (II) from hydrochloric and nitric acid solutions by trioctyl phosphine oxide (TOPO) in benzene has been investigated under different conditions. The organic extracts were examined by infrared, Raman and nuclear magnetic resonance spectroscopies. As the results, it was found that with increasing the concentration of aqueous hydrochloric acid solutions, the distribution coefficient for TOPO decreased below 1 mol dm-3 HCl and rised to a maximum at about 4 mol dm-3 HCl and then fell. The distribution behavior for the extraction of mercury (II) by TOPO from nitric acid solutions was analogous to that from hydrochloric acid solutions, while their extraction efficiencies were in the order of extraction systems HCl > HNO3. Consequently the following equilibrium equations are proposed for the extraction of mercury (II) from hydrochloric and nitric acid solutions by TOPO : for HCl extraction system, HgCl2 (a) + 2TOPO (o) ⇔ HgCl2·2TOPO (o), HgCl42- (a) + 2H+ (a) + 2TOPO (o) ⇔ H2HgCl4 · 2TOPO (o) and when mercury loading increases HgCl2 (a) + TOPO (o) ⇔ HgCl2·TOPO (o) ; for HNO3 extraction system, Hg (NO3)2 (a) + 2TOPO (o) ⇔ Hg (NO3)2·2TOPO (o) and Hg (NO3)42- (a) + 2H+ (a) + 2TOPO (o) ⇔ H2Hg (NO3)4·2TOPO (o).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations6
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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