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Enregistrement W1991391342 · doi:10.1139/s07-003

Thermochemical oxidation of phenolic-laden liquid effluent models

2007· article· en· W1991391342 sur OpenAlexaffvenue
Marzouk Benali, Christophe Guy

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensPolytechnique MontréalNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentChemistryPhenolHuman decontaminationHydrogen peroxidePhenolsAqueous solutionEnvironmental chemistryWaste managementOrganic chemistryEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a novel atmospheric free-radical thermochemical oxidation (TCO) process in an aqueous phase for decontamination of industrial liquid effluents from organic toxic substances, in particular the refractory organic pollutants such as phenols. Its original concept is based on a direct contact between a contaminated liquid stream and the flame of a gas-fired burner containing free radicals such as OH·, H·, CH3·, and CHO·. Despite a direct contact of the contaminated liquid with the flame, the evaporation was less than 6% at the separator outlet where liquid temperatures ranged from 60 to 70 °C. A prototype of the 50 kW reactor operated in a continuous mode with the phenol concentration ranging from 200 to 20 000 mg/L was proven to process from 200 to 300 L/h of the contaminated model liquid. Experimental results show a final destruction efficiency of over 98%. Kinetics of phenol oxidation in TCO shows that the induction period can be avoided by injection of a small amount of hydrogen peroxide in the contaminated effluent feeding tank.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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