Notice bibliographique
Résumé
Laboratory testing, using the penetration instrument developed at McGill University, was conducted in order to determine the surfactants effective at improving the kraft pulping liquor penetration into aspen heartwood during the first stages of impregnation. Five surfactants, one anionic (Sodium dodecyl benzene sulfonate from Sigma-Aldrich), and four non-ionic (TRITON X-100 and X-114, TERGITOL 15-S-7, all three from Dow Chemicals, and BUSPERSE 47 from Buckman Laboratories) were tested at their critical micelle concentration. The surfactants were used either individually or as blends of one anionic and one non-ionic surfactants. Different combinations were also tested in a 4 to 1 volume ratio of white and black liquor solution. The effectiveness of the surfactants was determined according to two methods, the qualitative analysis, based on the highest liquor absorption at a specific time, and the rate method that uses the highest penetration rate at each of the four phases of the absorption. Individually, TRITON X-100, BUSPERSE 47 and SDBS were effective according to the rate analysis. Moreover, regarding the blends, except for those involving a mixture of TERGITOL 15-S-7 and black liquor, all combinations of surfactants improved the penetration of the liquor. The best performance was achieved with the blend of SDBS and black liquor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».