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Enregistrement W2064659416 · doi:10.2166/wst.2010.922

Two-phase reactors applied to the removal of substituted phenols: comparison between liquid-liquid and liquid-solid systems

2010· article· en· W2064659416 sur OpenAlexaff
M. Concetta Tomei, Maria Cristina Annesini, Vincenzo Piemonte, George Prpich, A. J. Daugulis

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass transferPolymerChemistryChromatographyBioreactorPhase (matter)Biomass (ecology)Chemical engineeringDiffusionAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a comparison is provided between liquid-liquid and liquid-solid partitioning systems applied to the removal of high concentrations of 4-nitrophenol. The target compound is a typical representative of substituted phenols found in many industrial effluents while the biomass was a mixed culture operating as a conventional Sequencing Batch Reactor and acclimatized to 4-nitrophenol as the sole carbon source. Both two-phase systems showed enhanced performance relative to the conventional single phase bioreactor and may be suitable for industrial application. The best results were obtained with the polymer Hytrel which is characterized by higher partition capability in comparison to the immiscible liquid solvent (2-undecanone) and to the polymer Tone™. A model of the two systems was formulated and applied to evaluate the relative magnitudes of the reaction, mass transfer and diffusion characteristic times. Kinetic parameters for the Haldane equation, diffusivity and mass transfer coefficients have been evaluated by data fitting of batch tests for liquid-liquid and liquid-solid two phase systems. Finally, preliminary results showed the feasibility of polymer regeneration to facilitate polymer reuse by an extended contact time with the biomass.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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