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Enregistrement W2035034068 · doi:10.1061/(asce)ee.1943-7870.0000658

Extraction of PCBs from Transformer Oil and Its Dechlorination Using Visible Light

2012· article· en· W2035034068 sur OpenAlexafffund
Jiansong Kong, Gopal Achari, Cooper H. Langford

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDimethyl sulfoxideSolventChemistryExtraction (chemistry)Sodium borohydrideChromatographyTransformer oilTransformerEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An investigation into an extraction of polychlorinated biphenyls (PCBs) from transformer oil (TO) using different solvents and its dechlorination with visible light was conducted. The extraction experiments showed that dimethyl sulfoxide (DMSO) was the preferable solvent for extraction of PCBs from TO, with an average of 88.79% recovery. Multicycle extractions using DMSO led to 87.93, 11.22, and 0.77% PCBs recovery during the first, second, and third cycles, respectively. Optimization studies indicated that for TO with low concentrations of PCBs, a 5-min shaking time, and a DMSO to TO ratio of 6∶1 is optimal. For higher concentrations of PCBs in TO, the optimum conditions were 30 min of shaking time with a DMSO to TO ratio of 6∶1. Furthermore, water aids in the extraction. PCBs were effectively dechlorinated using visible light in conjunction with sodium borohydride, NaBH4, as a reducing agent. The presence of DMSO did not seem to interfere with the dechlorination.

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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,988

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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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