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Enregistrement W200395939 · doi:10.2175/106143007x221300

Catalytic Destruction of Chloramine to Nitrogen Using Chlorination and Activated Carbon—Case Study

2008· article· en· W200395939 sur OpenAlexaff
Jan Kochany, Ewa Lipczyńska‐Kochany

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensAmorfix (Canada)Conestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChloramineChlorineChemistryAmmoniaActivated carbonCatalysisWater treatmentCarbon fibersNitrogenInorganic chemistryEnvironmental chemistryWaste managementOrganic chemistryAdsorptionMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents the results of laboratory and pilot studies on the removal of chloramine from potable water using chlorination with a less-than-breakpoint dosage of chlorine, followed by treatment with catalytic activated carbon. The effect of the chlorine-to-nitrogen ratio, temperature, and carbon contact time were investigated to optimize conditions for chloramines removal and minimize the production of ammonia. Results demonstrated that prechlorination of water, followed by treatment with catalytic activated carbon, can degrade monochloramine to nitrogen gas as a main product. For all chlorine-to-ammonia ratios studied, the observed rates of monochloramine removal were higher at a temperature of 20 degrees C than they were at 5 degrees C. Generation of ammonia was slightly higher at the lower temperature. However, at both temperatures, practically all monochloramine was destroyed, and only insignificant amounts of ammonia were formed when a chlorine-to-ammonia ratio of 7:1 was applied. The described method is simple and cost-effective, because it eliminates the requirement of removal of ammonia, typically formed during the treatment of chloramines with activated carbon.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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