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Record W2556521510 · doi:10.82308/24085

Transport of surface-modified iron nanoparticles through model subsurface porous media

2011· article· en· W2556521510 on OpenAlexfundno aff
Trishikhi Raychoudhury

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicEnvironmental remediation with nanomaterials
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
KeywordsPorous mediumNanoparticlePorosityMaterials scienceChemical engineeringNanotechnologyComposite materialEngineering

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'objectif global de cette recherche est d'évaluer les mécanismes importants de déposition des particules NZVI modifiées en surface dans les milieux granulaires subsurfaciques pendant le transport. Bien que les particules NZVI modifiées en surface aient montré un transport plus facile que les particules NZVI nues, il y a un manque de connaissance sur la façon dont des simples paramètres, tel que la concentration des particules NZVI, leur taille, la vitesse d'écoulement de la phase aqueuse et la taille des particules de sable, influencent le transport des nanoparticules. Dans la première étude, on a étudié les modèles des particules CMC- et PAA-ZVI élues des colonnes remplies de sable dans une gamme de vitesses de l'eau des pores, et des concentrations influentes de particules NZVI. . Les concentrations effluentes relatives des deux types de particules NZVI ont diminué avec la diminution des vitesses d'écoulement et avec l'augmentation des concentrations des particules. Les particules PAA-NZVI présentaient une élution plus lente que les particules CMC-NZVI dans des conditions expérimentales identiques, ceci étant attribué à une cinétique d'agrégation plus rapide pour les particules PAA-NZVI. La réduction de la stabilité colloïdale due à l'agrégation des particules CMC- et PAA-NZVI a été vérifiée en utilisant les tests de sédimentation et on a trouvé que les particules PAA-NZVI ont été moins stables que les particules CMC-NZVI. La deuxième étude portait sur l'évaluation quantitative de la cinétique d'agrégation et les effets d'agrégation possibles sur la déposition des particules NZVI. L'agrégation des particules CMC-NZVI a entraîné un changement dans la distribution de la taille des particules (PSD) avec le temps, et les changements dans la taille des particules étaient évalués par l'analyse de suivi des nanoparticules (NTA). Les effets de la concentration des particules dans la gamme sur le transport dans les milieux poreux ont été évalués en comparant les profils de temps d'élution des particules CMC-NZVI dans les colonnes remplies de sable. Les profils d'élution des particules NZVI ont eu un bon ajustement avec les équations cinétiques d'agrégation couplées aux équations de transport colloïdal, qui tiennent compte de la déposition des particules et de détachement. La troisième étude portait sur l'évaluation de l'importance de la filtration des particules CMC-NZVI pendant le transport dans les milieux poreux subsurfaciques modèles. Des expériences de laboratoire ont été effectuées pour évaluer le transport des particules CMC-NZVI dans les colonnes et trois concentrations différentes. Les courbes percées (BTC) et les profils de rétention des particules CMC-NZVI le long de la colonne ont été analysés afin de caractériser le transport. Les courbes BTC suggèrent que les concentrations effluentes diminuent avec la diminution du diamètre moyen du sable. Une très élevée rétention des particules CMC-NZVI a été observée, particulièrement pour les sables plus fins. Ces observations sont en accord avec la rétention des particules dans les milieux poreux due à la filtration et au calage. Deux modèles de transport colloïdal qui considèrent 1) la déposition des particules uniquement par attachement, et 2) la rétention des particules par filtration et déposition par attachement, ont été ajustés aux données expérimentales. La comparaison des données expérimentales avec les calculs du modèle suggèrent qu'en plus de la déposition sur la surface du collecteur, les particules CMC-NZVI sont retirées de la solution par filtration dans les lits remplis de sable, avec des coefficients de filtration qui diminuent avec le diamètre du sable.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.055
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.207
Teacher spread0.177 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2011
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