A comparison of three first principles methods for predicting solute–polymer affinity, and the simultaneous biodegradation of phenol and butyl acetate in a two‐phase partitioning bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Solid–liquid two‐phase partitioning bioreactors ( TPPBs ) use polymers as the sequestering phase to reduce the concentration of substrates to sub‐inhibitory levels and enhance biodegradation performance. Polymer selection for TPPBs is challenging due to the almost infinite variety of target substrates to be degraded, and the variability and complexity of polymer composition and structure. RESULTS Three different polymer selection criteria, based on either solubility parameters or activity coefficients, were assessed via experimental partitioning coefficients ( PCs ) for phenol and butyl acetate, two substantially different target contaminant molecules, and the relative ability of the three methods to predict effective polymers was assessed. The best method was also applied to predict which waste polymers would be effective for sequestering these molecules, and TPPB degradation tests were conducted to confirm the effectiveness of a single identified polymer and selected waste polymers. CONCLUSION An effective polymer selection criterion was identified and the identified polymer showed a high capacity to absorb both phenol and butyl acetate. Both substrates were successfully degraded in solid–liquid TPPBs using the selected polymer and using mixtures of waste polymers. © 2013 Society of Chemical Industry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».