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Enregistrement W2053868532 · doi:10.1002/jctb.1371

Coupling ultraviolet photolysis and biofiltration for enhanced degradation of aromatic air pollutants

2005· article· en· W2053868532 sur OpenAlexafffund
Madjid Mohseni, Joy Lan Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiofilterChemistryPhotodissociationDegradation (telecommunications)PollutantUltravioletEnvironmental chemistryXyleneWater treatmentToluenePhotochemistryOrganic chemistryEnvironmental engineeringMaterials scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coupling UV photolysis and biofiltration was evaluated as an effective treatment strategy for the enhanced degradation of hardly biodegradable aromatic volatile organic compounds (VOCs). o ‐Xylene, a recalcitrant and poorly water‐soluble VOC, was used as a model compound and treated in two parallel treatment systems with and without UV pretreatment. Contaminated streams with flow rates of 0.186–0.384 m 3 h −1 and inlet o ‐xylene concentrations of up to 0.22 g m −3 were passed through the treatment system. About 20% (between 10 and 35%) of o ‐xylene was converted into water‐soluble intermediates during the UV photolysis stage, which partially oxidized o ‐xylene to more water‐soluble and biodegradable byproducts. The untreated contaminant along with the byproducts of UV photolysis was then removed effectively in the biofiltration stage, with improvements of up to 100% compared with the control biofiltration process. The results suggested that combined UV photolysis–biofiltration is promising as an effective technique to eliminate hydrophobic and recalcitrant organic compounds from contaminated air steams. Copyright © 2005 Society of Chemical Industry

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations34
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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