Rapid\nDewatering and Consolidation of Concentrated\nColloidal Suspensions: Mature Fine Tailings via Self-Healing Composite\nHydrogel
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Billions of tonnes of thick waste streams with highly concentrated\ncolloidal suspensions from different origins have accumulated worldwide,\nexampled as over 220 km<sup>2</sup> mature fine tailings (MFT) from\noil sands production in north Alberta. Current treatment technologies\nare limited by slow yet insufficient water release and sludge consolidation.\nHerein, a self-healing composite hydrogel system is designed to convert\nconcentrated aqueous colloidal suspensions (e.g., MFT with colloidal\nsolid content >30 wt %) into a dynamic double cross-linked network\nfor rapid dewatering and consolidation. The resultant composite hydrogel\ndemonstrates an excellent dewatering performance so that over 50%\nof water could be rapidly released within 30 min by vacuum filtration.\nFurthermore, the formed infinite cross-linked network with self-healing\nability can effectively trap fine particles of all sizes and capture\nsmall flocs during mechanical mixing, thereby enabling a low solid\ncontent at the ppm level in the released water. This new strategy\noutperforms all the previously reported treatment methods; under mechanical\ncompression, over 80% of water is removed from the MFT, thereby generating\na stackable material with >70 wt % solids within an hour. These\nresults\ndemonstrate a highly effective approach and provide insight into the\ndevelopment of advanced materials to tackle the challenging environmental\nslurry issues.
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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) | 0,062 | 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 découle