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Enregistrement W2298612319 · doi:10.1061/(asce)ee.1943-7870.0001117

Degradation of Bisphenol S Using O3 and/or H2O2 with UV in a Flow-Through Reactor

2016· article· en· W2298612319 sur OpenAlexafffund
Mitra Mehrabani-Zeinabad, Gopal Achari, Cooper H. Langford

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth CanadaUniversity of Pittsburgh
Mots-clésMineralization (soil science)ChemistryWastewaterBisphenol ADegradation (telecommunications)OzoneEnvironmental chemistryTotal organic carbonHydrogen peroxideUltravioletSewage treatmentKineticsPulp and paper industryNuclear chemistryChromatographyEnvironmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistryMaterials scienceNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, degradation of bisphenol S (BPS) in spiked water and postsecondary-treated wastewater by a variety of oxidation processes was investigated in a flow-through reactor. Kinetics of degradation in O3, ultraviolet (UV)/O3, UV/H2O2, and UV/O3/H2O2 were determined and reported. The degradation of BPS by O3 alone was competitive with the UV-promoted methods. An increase in BPS loss with O3 was observed in postsecondary-treated wastewater, demonstrating its potential application as a treatment method for BPS. Total organic carbon (TOC) as an indicator of the extent of organic compound mineralization and sulfate as a by-product produced during degradation were measured. It was noted that although the loss of BPS was similar in the UV/O3/H2O2 and the O3 processes, the overall mineralization rate was different, indicating that the combination technique offers a more efficient system in terms of overall mineralization rate. The UV/O3/H2O2 process was the most effective and led to complete mineralization of 50 mg/L BPS within 90 min in both spiked water and postsecondary-treated wastewater.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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