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Enregistrement W109164229 · doi:10.2175/106143008x390753

Effect of Sonication on UV Disinfectability of Primary Effluents

2009· article· en· W109164229 sur OpenAlexaff
He Yong, Ramin Farnood, W.L. Cairns, Ted Mao

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensTrojan Technologies (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSonicationEffluentBreakageChemistryWastewaterIrradiationLog reductionPulp and paper industryChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Environmental engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceComposite materialPhysicsFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the effect of sonication on the UV disinfection kinetics of primary effluents was investigated. Wastewater samples were collected from local municipal treatment plants and were sonicated with a 20-kHz ultrasound reactor at constant power but varying sonication times. Sonicated samples were irradiated using low-pressure UV light to obtain the UV dose-response curves (DRC). Results showed that sonication improved the UV disinfection of primary effluents by (1) increasing the initial slope of DRC (i.e., k1) and (2) decreasing the tailing level of the UV dose-response curve (i.e., beta). This improvement was confirmed to be caused by the breakage of large particles (> 60 microm) that are known to protect coliforms from UV photons. It also was found that the log reduction of the tailing level of DRC was directly proportional to the log reduction of the number of large particles (> 60 microm) present in the effluent sample. Although the number of large particles was proportional to the coliform count at high UV dosage, the proportionality constant varied from 0.05 to 0.25, depending on the sample.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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