Comparison of association theory and Freundlich isotherm for describing granular activated carbon adsorption of secondary sewage effluent
Notice bibliographique
Résumé
Adsorption equilibria and kinetics are important to evaluate the effectiveness of an adsorption system. In this study, the adsorption behavior of organics in secondary effluent from a sewage treatment plant was investigated, using granular activated carbon (GAC) as an adsorbent. This paper provides details on the adsorption experiments conducted in a sewage treatment plant, and emphasizes the suitability of the association theory for describing adsorption characteristics of secondary sewage. The association theory was found to describe the overall adsorption equilibrium of the sewage system more precisely (with 0.33% error) than the more commonly-used Freundlich isotherm (with 9.9% error). The linear driving force approximation (LDFA) model and the fixed bed dynamics were used to predict the batch kinetics and the fixed bed adsorption experimental results respectively. The prediction was only slightly better when the isotherm parameters estimated from the association theory were used. Average errors in predicting batch and fixed bed experimental results were 0.25 and 0.55% with the association theory, and 0.34 and 0.75% with the Freundlich isotherm, respectively. Key words: adsorption, association theory, granular activated carbon, total organic carbon, wastewater.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».