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Enregistrement W1968217126 · doi:10.1021/ie900906e

CFD Modeling of Metronidazole Degradation in Water by the UV/H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> Process in Single and Multilamp Photoreactors

2010· article· en· W1968217126 sur OpenAlexafffund
Masroor Mohajerani, Mehrab Mehrvar, Farhad Ein‐Mozaffari

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAlkalinityHydrogen peroxideChemistryAqueous solutionDistilled waterDegradation (telecommunications)UltravioletTurbulenceAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMaterials scienceThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dynamic model for the degradation of aqueous metronidazole by hydrogen peroxide and ultraviolet irradiation processes (UV/H 2 O 2 ) as an advanced oxidation technology (AOT) in a single lamp tubular photoreactor as well as in a multilamp tubular photoreactor is developed. The model contains the main chemical and photochemical reactions in a medium flowing in the turbulent regime. The optimal hydrogen peroxide concentrations of 75, 150, and 200 mg L −1 were predicted for different alkalinity concentrations of 0, 1.5, and 3 μM, respectively. The model is validated with distilled water as well as alkaline water at different alkalinity concentrations. The model is validated by using the experimental data reported in the open literature. The velocity field and concentration profiles for the turbulent flow using the k −ε model are determined by computational fluid dynamics (CFD).

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)0,000
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations34
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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