Persulfate Treatment of Dissolved Gasoline Compounds
Notice bibliographique
Résumé
Bench-scale treatability of an ensemble of gasoline compounds was investigated using unactivated and activated persulfate. The activation strategies explored were chelated-iron, peroxide, alkaline conditions, and the presence of aquifer solids. Batch reactor trials were designed with an initial total petroleum hydrocarbon (TPH) concentration of ∼25 mg/L, and nine organic compounds were monitored over a 28-day reaction period. First-order oxidation rate coefficients (kobs) were estimated for all experimental trials. Unactivated persulfate at a concentration of 20 g/L resulted in almost complete oxidation of benzene, toluene, ethylbenzene, and xylenes (BTEX) (>99%), trimethylbenzenes (>95%), and significant oxidation of naphthalene (∼70%). Oxidation rate coefficients were enhanced by 2–15 times using the peroxide or chelated-iron activation strategy. Alkaline activation at pH 11 or 13 yielded kobs that were ∼2 times higher than the unactivated case, except for the kobs for benzene, toluene, and ethylbenzene, which were reduced by 50% at pH 13. Natural activation by two aquifer materials resulted in kobs similar to the unactivated case. Significant oxidant strength (60–85%) was observed in all 20 g/L persulfate reactors, implying significant persulfate persistence under gasoline-contaminated conditions. The overall bulk gasoline stoichiometry for these experimental trials varied from 120 to 340 g-persulfate/g-TPH.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».