MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2019065838 · doi:10.1139/l09-107

Bioscrubbing as a treatment for a complex mixture of volatile organic compounds: influence of the absorption column characteristics on performanceThis article is one of a selection of papers published in this Special Issue on Biological Air Treatment.

2009· article· en· W2019065838 sur OpenAlexvenueno aff
Luc Malhautier, Franck Lalanne, Jean‐Louis Fanlo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInletColumn (typography)Mass transferChemistryAbsorption (acoustics)Packed bedBiodegradationBioreactorChromatographyOrganic chemistryMaterials scienceComputer scienceGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A semi-industrial bioscrubber was developed to treat a complex mixture of volatile organic compounds (VOCs), including oxygenated, aromatic, and chlorinated compounds. Packed and atomizing columns were used for the bioscrubber. For an applied inlet load of around 850–870 g VOCs·m –3 packing material·h –1 , the various performances of the bioscrubber were equivalent (around 50%), regardless of the selected absorption column. Only the removal efficiency of oxygenated compounds was found to be reasonable, close to 80%–85%. For the bioscrubber equipped with an atomizing column, a doubling of the inlet load involved a decrease in the removal efficiency of the VOC mixture (35%) and oxygenated compounds (from 80% to 55%). As the transferred compounds were biodegraded, the limits could be explained by the hydrodynamic characteristics of the atomizing column. Furthermore, these results demonstrate the necessity of optimizing the gas–liquid mass transfer step. Two-phase partitioning bioreactors seem to represent an attractive option, even though knowledge of the transfer of compounds and biodegradation mechanisms is required prior to scale-up and industrial use.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,666

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetOdor and Emission Control TechnologiesTravaux en français237 207