OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE LIXIVIAÇÃO ALCALINA DE CINZAS DE CASCA DE ARROZ PARA OBTENÇÃO DE SILICATO DE SÓDIO
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho teve como objetivo a otimização do processo de lixiviação alcalina de cinzas de casca de arroz (CCA) com solução de hidróxido de sódio (NaOH), para obtenção de um maior rendimento de extração de silício (SiO2), aproveitando um resíduo industrial de difícil descarte para síntese de novos produtos. O procedimento ocorreu em sistema fechado sob condições hidrotermais com auxílio de um reator vaso de pressão com agitação constante, com variações de temperatura (100, 150 e 180 °C), concentração de NaOH (1, 2, 3 e 4 M), pressão (1, 3 e 8 bar) e tempo (1, 3, 6 e 24 h). A lixiviação resulta em uma solução de silicato de sódio, como produto principal, e um subproduto (carvão ativado). Os rendimentos de extração de SiO2 variaram entre 29,65 e 73,26%, obtendo silicatos com densidades (1,28 a 1,46 g/mL), pH (12,24 a 13,55) e módulo de sílica (1,07 a 3,87), resultados estes similares aos obtidos em silicatos comerciais. O carvão resultante também foi caracterizado por fluorescência de raios X (FRX) e ainda serão realizadas análises de propriedades de poros e área superficial (BET). Estes resultados sugerem que os produtos obtidos através da CCA são promissores para as mais diversas aplicações.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".