Impact\nof Sodium Humate Coating on Collector Surfaces on Deposition of Polymer-Coated\nNanoiron Particles
Notice bibliographique
Résumé
The\naffinity between nanoscale zerovalent iron (nano-ZVI) and mineral\nsurfaces hinders its mobility, and hence its delivery into contaminated\naquifers. We have tested the hypothesis that the attachment of poly(acrylic\nacid)-coated nano-ZVI (PAA-nano-ZVI) to mineral surfaces could be\nlimited by coating such surfaces with sodium (Na) humate prior to\nPAA-nano-ZVI injection. Na humate was expected to form a coating over\nfavorable sites for PAA-nano-ZVI attachment and hence reduce the affinity\nof PAA-nano-ZVI for the collector surfaces through electrosteric repulsion\nbetween the two interpenetrating charged polymers. Column experiments\ndemonstrated that a low concentration (10 mg/L) Na humate solution\nin synthetic water significantly improved the mobility of PAA-nano-ZVI\nwithin a standard sand medium. This effect was, however, reduced in\nmore heterogeneous natural collector media from contaminated sites,\nas not an adequate amount of the collector sites favorable for PAA-nano-ZVI\nattachment within these media appear to have been screened by the\nNa humate. Na humate did not interact with the surfaces of acid-washed\nglass beads or standard Ottawa sand, which presented less surface\nheterogeneity. Important factors influencing the effectiveness of\nNa humate application in improving PAA-nano-ZVI mobility include the\nsolution chemistry, the Na humate concentration, and the collector\nproperties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».