Formation of <i>N</i>-Nitrosamines from Eleven Disinfection Treatments of Seven Different Surface Waters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Formation of nine N-nitrosamines has been investigated when seven different source waters representing various qualities were each treated with eleven bench-scale disinfection processes, without addition of nitrosamine precursors. These disinfection treatments included chlorine (OCl-), chloramine (NH2Cl), chlorine dioxide (ClO2), ozone (O3), ultraviolet (UV), advanced oxidation processes (AOP), and combinations. The total organic carbon (TOC) of the seven source waters ranged from 2 to 24 mg x L(-1). The disinfected water samples and the untreated source waters were analyzed for nine nitrosamines using a solid phase extraction and liquid chromatography-tandem mass spectrometry method. Prior to any treatment, N-nitrosodimethylamine (NDMA) was detected ranging from 0 to 53 ng x L(-1) in six of the seven source waters, and its concentrations increased in the disinfected water samples (0-118 ng x L(-1)). N-nitrosodiethylamine (NDEA), N-nitrosomorpholine (NMor), and N-nitrosodiphenylamine (NDPhA) were also identified in some of the disinfected water samples. NDPhA (0.2-0.6 ng x L(-1)) was formed after disinfection with OCl-, NH2Cl, O3, and MPUV/OCl-. NMEA was produced with OCl- and MPUV/OCl-, and NMor formation was associated with O3. In addition, UVtreatment alone degraded NDMA; however, UV/ OCl- and AOP/OCl- treatments produced higher amounts of NDMA compared to UV and AOP alone, respectively. These results suggest that UV degradation or AOP oxidation treatment may provide a source of NDMA precursors. This study demonstrates that environmental concentrations and mixtures of unknown nitrosamine precursors in source waters can form NDMA and other nitrosamines.
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.
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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle