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Enregistrement W2271629052 · doi:10.2166/wst.2015.270

Sorption of microconstituents onto primary sludge

2015· article· en· W2271629052 sur OpenAlexaff
Ying Zhu, Ronald L. Droste

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionBisphenol AKineticsChemistryTriclosanEnvironmental chemistryWastewaterChemical engineeringChromatographyEnvironmental engineeringEnvironmental scienceWaste managementOrganic chemistryAdsorptionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of microconstituents (MCs) in the environment has become an emerging concern to scientists and engineers. Sorption is one of the important removal mechanisms for MCs in wastewater treatment plants (WWTPs) since there is significant sludge production. The purpose of this study is to explore sorption kinetics and isotherms of MCs onto primary sludge. Three MCs, bisphenol-A (BPA), 17-α-ethinylestradiol (EE2) and triclosan (TCS), were chosen for this study. They are hydrophobic and have low vapor pressure, which makes sorption a potential removal mechanism. Both sorption kinetics and isotherm experiments were conducted using primary sludge collected from a local municipal WWTP. The time to equilibrium was around 7 h for all chosen MCs. A pseudo second-order rate model was better at describing the sorption rate than a pseudo first-order rate model. Linear sorption isotherm models were found to fit the experimental data, and the solid-liquid partitioning coefficients for BPA, EE2 and TCS were 81, 728 and 6,407 L/kg.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,617

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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