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Enregistrement W2267126831 · doi:10.5383/swes.7.01.008

Synergistic Degradation of 4-Nitrophenol Using Hydrodynamic Cavitation in Combination with Hydrogen Peroxide

2015· article· en· W2267126831 sur OpenAlexvenueno aff
Mihir N. Bhagat, Mandar Badve, Aniruddha B. Pandit

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Water and Environmental Systems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen peroxideDegradation (telecommunications)NitrophenolDecompositionChemical decompositionEffluentChemistryPollutantCavitationChemical engineeringOrganic chemistryCatalysisEnvironmental engineeringThermodynamicsEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

p-Nitrophenol (PNP), a widely utilized intermediate, is a persistent pollutant present in industrial effluent streams. The inherent toxicity of PNP necessitates its treatment before releasing it in the environment. The conventional approach pertaining to degradation of PNP is based on chemical and biological methods for decomposition. Alternatively, Hydrodynamic Cavitation (HC) is emerging as a promising technology for waste water treatment. This study investigates HC as an alternative technology to degrade PNP and subsequently enhance efficiency by varying involved parameters. The HC-H2O2 system is reported to exhibit synergism for pollutant oxidation, the applicability of which is also investigated for degrading PNP. A PNP solution of fixed concentration was subjected to HC using a circular Venturi. Degradation was studied by varying time, pressure, pH and H2O2 concentration. Decompostion of p- Nitrophenol was quantified by UV-Visible Spectroscopy at 405nm. Degradation of PNP was observed to be directly proportional to time at constant pressure and an initial increase in pressure led to higher degradation. However, on achieving a peak decomposition level, the extent of decomposition declined with further increase in pressure. Experiments done at acidic pH resulted in over two times the decomposition than those done at basic pH. The PNP- H2O2 system exhibited 91% more degradation than the sum of degradations affected by PNP and H2O2 individually. Moreover, subjecting PNP:H2O2 in a molar ratio of 1:5 to HC resulted in near-complete (>95%) degradation. This study proposes variations of parameters for optimum decomposition of PNP using HC and explores the HC-H2O2 system as a promising alternative for the degradation PNP.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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