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Enregistrement W2120939007 · doi:10.7202/705405ar

Le péroxyde d'hydrogène en désodorisation physico-chimique : Rôle de la composition de la solution de lavage dans le mécanisme d'action

2005· article· fr· W2120939007 sur OpenAlexaff
Cédric Féliers, L. Patria, J. Morvan, A. Laplanche

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryMolecular biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La désodorisation physico-chimique en stations d'épuration s'effectue généralement par lavage basique oxydant pour piéger les espèces soufrées réduites telles que H 2 S ou CH 3 SH. L'utilisation du peroxyde d'hydrogène n'est pas encore répandue en comparaison de celle du chlore. Cette étude a été menée afin de déterminer le comportement de H 2 O 2 en fonction de la composition de l'eau de lavage. L'influence des paramètres : concentration en métaux (fer, manganèse, cuivre et zinc), pH, [H 2 O 2 ], [CO 3 2- ], [HS - ] a été étudiée en utilisant un plan d'expériences. La décomposition de H 2 O 2 et la concentration de radicaux libres ont été mesurées pour chaque expérience. En présence de métaux, un pH élevé et une forte concentration en peroxyde sont les deux paramètres principalement responsables d'une forte décomposition. Cette décomposition serait accompagnée d'une production de radicaux avec [HO°] max =10 -13 M. Cette valeur mesurée de radicaux dans le milieu n'explique qu'une petite part de la décomposition de peroxyde observée. Par conséquent, la majorité de la décomposition est due à des réactions soit à la surface des oxydes, soit en solution avec les cations dissous. Le mélange de métaux et de carbonates à pH 10,5 présente un effet de synergie sur la décomposition de H 2 O 2 . Ces résultats démontrent que malgré le pouvoir oxydant des radicaux HO° formés, l'utilisation de H 2 O 2 en désodorisation ne sera possible qu'avec l'ajout de stabilisant.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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