Modeling Hydroxyl Radical Distribution and Trialkyl Phosphates Oxidation in UV−H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> Photoreactors Using Computational Fluid Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Advanced Oxidation Processes (AOPs) promoted by ultraviolet light are innovative and potentially cost-effective solutions for treating persistent pollutants recalcitrant to conventional water and wastewater treatment. While several studies have been performed during the past decade to improve the fundamental understanding of the UV-H(2)O(2) AOP and its kinetic modeling, Computational Fluid Dynamics (CFD) has only recently emerged as a powerful tool that allows a deeper understanding of complex photochemical processes in environmental and reactor engineering applications. In this paper, a comprehensive kinetic model of UV-H(2)O(2) AOP was coupled with the Reynolds averaged Navier-Stokes (RANS) equations using CFD to predict the oxidation of tributyl phosphate (TBP) and tri(2-chloroethtyl) phosphate (TCEP) in two different photoreactors: a parallel- and a cross-flow UV device employing a UV lamp emitting primarily 253.7 nm radiation. CFD simulations, obtained for both turbulent and laminar flow regimes and compared with experimental data over a wide range of UV doses, enabled the spatial visualization of hydrogen peroxide and hydroxyl radical distributions in the photoreactor. The annular photoreactor displayed consistently better oxidation performance than the cross-flow system due to the absence of recirculation zones, as confirmed by the hydroxyl radical dose distributions. Notably, such discrepancy was found to be strongly dependent on and directly correlated with the hydroxyl radical rate constant becoming relevant for conditions approaching diffusion-controlled reaction regimes (k(C,OH) > 10(9) M(-1) s(-1)).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».