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Enregistrement W2084908826 · doi:10.1139/s06-071

TiO<sub>2</sub>/UV: Single stage drinking water treatment for NOM removal?

2007· article· en· W2084908826 sur OpenAlexvenueno aff
Christine A. Murray, Emma H. Goslan, Simon A. Parsons

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural organic matterOrganic matterTrihalomethaneEnvironmental chemistryWater treatmentChemistryChlorineDissolved organic carbonAdsorptionTitanium dioxideChlorine dioxidePelletsPhotocatalysisEnvironmental scienceEnvironmental engineeringInorganic chemistryCatalysisChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problems arise at water treatment works due to the reaction of natural organic matter with chlorine to produce disinfection by-products (DBP). Trihalomethanes (THMs) are the main DBP regulated in various countries. The UK THM standard is 100 μg L –1 while in the USA it is 80 μg L –1 . At certain times of the year the efficiency of conventional treatment processes is compromised due to seasonal increases in the concentration of natural organic matter (NOM). During these periods water treatment works generally increase the coagulant dose but this subsequently increases the volume of potable sludge generated. Advanced oxidation processes have the potential to remove NOM and thereby reduce the DBP formation. Here the adsorption of NOM onto pelletised titanium dioxide (TiO 2 ) and the oxidation of the surface of the pellets by UV light have been shown to reduce the dissolved organic carbon (DOC) concentration of source water by 70%. Key words: photocatalysis, titanium dioxide, natural organic matter (NOM), trihalomethanes, sludge reduction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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

Citations23
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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