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Enregistrement W2006638306 · doi:10.1081/ese-200060651

Removal of Phenolic Compounds in Water by Ultrafiltration Membrane Treatments

2005· article· en· W2006638306 sur OpenAlexfundno aff
Juan L. Acero, F. Javier Benítez, I. Leal, Francisco J. Real

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Guelph
Mots-clésUltrafiltration (renal)MembraneChemistryChromatographyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ultrafiltration (UF) of aqueous solutions containing mixtures of three phenolic compounds (gallic acid, acetovanillone, and esculetin) was studied in a tangential UF laboratory system. These substances were selected as model pollutants present in the tannic fraction of the cork processing wastewaters. The two membranes used were a polyethersulfone membrane (Biomax5K) and a regenerated cellulose membrane (Ultracel5K), both with a molecular weight cut-off (MWCO) of 5000 Da. Previous experiments for the characterization of the membranes led to values for the water hydraulic permeability of 70.3 and 18.1 L/h x m2 x bar for the Biomax5K and Ultracel5K membranes, respectively. During the UF experiments, the permeate flow rate remained almost constant with processing time and the evolution of the pollutants concentrations varied depending on the nature of the membranes and the substances. The influence of the main operating variables (tansmembrane pressure and feed flow rate) on the permeate flux was established, and values for the apparent and intrinsic rejection coefficients were evaluated. Cork processing wastewater UF experiments were also conducted under similar operating conditions to those applied to the ultrapure water solutions. Removals of chemical oxygen demand, aromatic and tannic contents, and color were determined in these experiments, and the elimination of the three model compounds in the wastewater was also followed, with the evaluation of their apparent rejection coefficients.

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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,472

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations30
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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