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Enregistrement W2045969791 · doi:10.1021/ie071637v

Aqueous Metronidazole Degradation by UV/H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> Process in Single-and Multi-Lamp Tubular Photoreactors: Kinetics and Reactor Design

2008· article· en· W2045969791 sur OpenAlexafffund
Melody Blythe Johnson, Mehrab Mehrvar

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAqueous solutionChemistryKineticsDegradation (telecommunications)BicarbonateHydrogen peroxideMetronidazoleChromatographyReaction rate constantNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A kinetic model was developed to predict the removal of aqueous metronidazole utilizing the UV/H 2 O 2 process. The rate constant for the reaction between metronidazole and hydroxyl radicals was determined to be 1.98 × 10 9 M −1 s −1 . The model was able to predict an optimal initial H 2 O 2 dose and the inhibitory effects of high H 2 O 2 doses and bicarbonate ions in the aqueous solution. Simulations were performed for three different photoreactors treating a 6 μM solution of metronidazole at various influent H 2 O 2 doses and photoreactor radii. The predicted removal rates of metronidazole were 4.9−13% and 14−41% for the single-lamp and multilamp photoreactors, respectively. Selection of a photoreactor radius for maximum metronidazole removal varied with influent H 2 O 2 concentration. The lowest operational cost of $0.05 per mmol removed was projected for the multilamp photoreactor. Operationally, it was cost-effective to utilize higher UV lamp output (36W), while keeping influent H 2 O 2 concentration low (25 mg/L).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations67
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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