MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2050217037 · doi:10.1080/09593330.2011.553843

Pilot-scale UV/H<sub>2</sub>O<sub>2</sub>advanced oxidation process for surface water treatment and downstream biological treatment: effects on natural organic matter characteristics and DBP formation potential

2011· article· en· W2050217037 sur OpenAlexaff
Siva Sarathy, Mihaela I. Stefan, A Royce, Madjid Mohseni

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTrojan Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAdvanced oxidation processBiodegradationHydrogen peroxideHaloacetic acidsEnvironmental chemistryOrganic matterWater treatmentEnvironmental remediationActivated carbonDissolved organic carbonUltravioletHuman decontaminationAdsorptionContaminationWaste managementOrganic chemistryEnvironmental engineeringChlorineMaterials scienceEnvironmental scienceCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of the advanced oxidation process (AOP) of ultraviolet radiation in combination with hydrogen peroxide (UV/H2O2) on the structure and biodegradability of dissolved natural organic matter (NOM) and on the formation of disinfection by-products (DBPs) through the post-UV/H2O2 chlorination were investigated using UV reactors equipped with either low-pressure amalgam lamps or medium-pressure mercury vapour lamps. With electrical energy doses and H2O2 concentrations typically applied in full-scale UV systems for water remediation, the UV/H2O2 AOP partially oxidized NOM, reducing its degree of aromaticity and leading to an increase in the level of biodegradable species. Also, when combined with a downstream biological activated carbon (BAC) filter, UV/H2O2 AOP reduced the formation of DBPs by up to 60% for trihalomethanes and 75% for haloacetic acids. Biological activated carbon was also shown to effectively remove biodegradable by-products and residual H2O2.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations53
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental TechnologyMême sujetWater Treatment and DisinfectionTravaux en français237 207