Partial ozonation pre-treatment for sludge solubilization and simultaneous degradation of bisphenol A: quantification studies
Notice bibliographique
Résumé
Ozonation pre-treatment was investigated for the enhancement of sludge solids and organic matter solubilization and simultaneous degradation of bisphenol A (BPA), an endocrine disruptor compound from wastewater sludge (WWS). The ultrafast method (15 s per sample) used for the analysis of BPA in WWS is based on Laser Diode Thermal Desorption/Atmospheric Pressure Chemical Ionization coupled to tandem Mass Spectrometry. The statistical methods used for optimization studies comprised the response surface method with fractional factorial designs and central composite designs. The ozonation pre-treatment process was carried out with four independent variables, namely WWS solids concentration (15-35 g l(-1)), pH (5-7), ozone dose (5-25 mg g(-1) SS) and ozonation time (10-30 min). It was observed that among all the variables studied, ozone dose had more significantly (probability (p) < 0.001) affected the efficiency of the ozonation pre-treatment by increasing sludge solids (suspended solids (SS) and volatile solids) solubilization and organic matter (soluble chemical oxygen demand and soluble organic carbon) increment and BPA degradation from WWS. During the optimization process, it was found that higher BPA degradation (100%) could be obtained with 24 g l(-1) SS, 6.23 pH with an ozone dose of 26.14 mg g(-1) SS for 16.47 min ozonation time. The higher ozone dose used in this study was observed to be cost effective on the basis of solids and organic matter solubilization and degradation of BPA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».