Sonoelectrochemical oxidation of carbamazepine in waters: optimization using response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND The decomposition of carbamazepine (CBZ) in synthetic solution and in municipal effluent was investigated using a sono‐electrochemical reactor. Sono‐electrolysis was conducted using two concentrical electrodes installed in a cylindrical reactor containing a ceramic transducer. RESULTS CBZ concentration (C0=10 mg L−1) optimally diminished up to 90% by applying a current intensity of 4.86 A for 177 min and by imposing an ultrasound power of 38.29 W. The optimal conditions were subsequently applied for tertiary treatment of municipal wastewater effluent contaminated with 10 µg CBZ L−1. The reported removal efficiencies of CBZ, TOC, COD and colour were 93%, 60%, 93% and 86%, respectively. Likewise, the toxicity was completely removed (bacterium Vibrio fisheri) from the municipal wastewater effluent (>96%). CONCLUSIONS The advantages of coupling ultrasonication and electrooxidation (US‐EO) treatment for CBZ removal were demonstrated. An experimental design methodology based on response surface methodology was applied to determine the optimal experimental conditions in terms of cost/effectiveness of removal. © 2014 Society of Chemical Industry
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».