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Enregistrement W1868414280 · doi:10.1002/jctb.4630

Influence of polymeric materials on the performance of a mesophilic biotrickling filter treating an α‐pinene contaminated gas stream

2015· article· en· W1868414280 sur OpenAlexfundno aff
María Montes, María C. Veiga, Christian Kennes

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésPolymerBiodegradationMaterials scienceTRACERChemical engineeringFilter (signal processing)ChemistryPulp and paper industryChromatographyComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Recent studies have characterized the most effective absorbent polymers for the removal of volatile hydrophobic pollutants from air. This study evaluates the performance of a laboratory scale α‐pinene‐degrading biotrickling filter ( BTF ) packed with lava rock. A second solid phase, Hytrel ® G3548L (5%, v/v), was added in order to check its effect on the performance of the system during long‐term operation. RESULTS The biodegradation profile was similar in both bioreactor configurations, with or without solid polymers, reaching a maximum elimination capacity ( EC max ) around 25.6 g m −3 h −1 when an inlet loading rate of 57.2 g m −3 h −1 was applied. Tracer studies were carried out in order to determine the effect of the liquid and gas velocities, and to analyze the gas distribution with the different packing materials. CONCLUSIONS Deviation from ideal flow caused by channelling of the fluid was observed from tracer studies. No better performance was observed under steady‐state conditions in the presence of polymeric Hytrel material. Further considerations are needed for the selection of an appropriate absorbent polymer for α‐pinene removal. © 2015 Society of Chemical Industry

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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