Removal and transformation products of ibuprofen obtained during ozone- and ultrasound-based oxidative treatment
Notice bibliographique
Résumé
The oxidation of ibuprofen (IBP) in water was evaluated using oxidative treatments: ozonation, sonication, hydrogen peroxide addition and combinations of these processes. After 20 minutes of treatment, ozone coupled with hydrogen peroxide at pH 7, 15 °C, an ozone dose of 16 mg/L and a hydrogen peroxide concentration of 7.1 mg/L was found to have the highest IBP (95%) and chemical oxygen demand (COD) (41%) removals. A synergistic effect was observed for the combined ozonation/sonication process, which might be explained by an improved mass transfer of ozone in the solution due to the presence of ultrasonic pressure waves. Transformation products were detected in the treated solutions. The nature of five of these products was confirmed by liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS), including 4-isobutylacetophenone (4-IBAP), oxo-IBP, 4-acetylbenzoic acid, 4-ethybenzaldehyde and oxalic acid. In addition, COD analyses for each experiment showed that the ratio of %COD removal to %IBP removal was highest with sonication; suggesting that this oxidative process offers other mechanisms of removal which may lead to further degradation of products formed. This study presents the first data on removal of IBP by sonication coupled to ozonation and provides some insight into the potential of this combined treatment approach for the removal of contaminants of emerging concern.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».