Étude de l'adsorption de l'atrazine sur le charbon actif en poudre en présence de tensioactifs
Notice bibliographique
Résumé
Les tensioactifs, adjuvants participant à la formulation des pesticides peuvent se trouver en compétition avec ces derniers lors de l'adsorption sur charbon actif en poudre (CAP) utilisé au cours du traitement de potabilisation des eaux. L'adsorption de l'atrazine, qui reste l'un des produits phytosanitaires le plus souvent détecté dans les eaux de surface malgré les réglementations sur son utilisation, a été étudiée en présence de trois tensioactifs afin de déterminer l'influence de ces derniers; il a été choisi un tensioactif anionique (DSS), cationique (BHTA), et un non ionique (DE6). Les résultats ont montré que quelle que soit la nature du tensioactif, celui-ci diminue toujours l'adsorption de l'atrazine pour des pH variant de 3,5 à 10 ce qui a pour conséquence une diminution à la fois de la constante de vitesse (Adams et Bohart) et de la capacité d'adsorption (Langmuir). L'étude de l'influence de l'ordre d'introduction des différents éléments participant à l'adsorption (CAP, atrazine, tensioactif) a montré que la fixation préalable de DSS anionique, favorisée en milieu acide, inhibe davantage l'élimination de l'atrazine. L'application des modèles d'adsorption compétitive et non compétitive de Langmuir n'a pas permis de définir avec certitude la nature des interactions entre l'herbicide et les différents tensioactifs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».