Removal of 17β-estradiol (E2) and its chlorination by-products from water and wastewater using non-imprinted polymer (NIP) particles
Notice bibliographique
Résumé
Endocrine disrupting compounds and their chlorination by-products are two classes of emerging contaminants. Surface water and wastewater treatment technologies have limitations in removing these contaminants. This study evaluated the ability of non-imprinted polymer particles (NIP) to remove the endocrine disruptor 17beta-estradiol (E2) and its chlorination by-products from water and wastewater. NIP effectively removed 98% of 10 mg/L E2 from wastewater. NIP were also effective in removing chlorination by-products of E2 by 84.9% after 10 mg/L E2 in water was chlorinated at 5 mg/L. In the presence of 5 mg/L humic acid, NIP were able to achieve removal of 10 mg/L E2 by greater than 99.9%. Furthermore, after chlorination of 10 mg/L E2 and 5 mg/L humic acid at 10 mg/L chlorine, NIP were also able to remove the chlorination by-products formed as well as the remaining E2 by greater than 99.9%. The presence of 5 mg/L humic acid did not adversely affect the adsorption efficiency. The results of this research indicate that NIPs have good potential as a final treatment step for surface water and wastewater treatment.
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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) | 0,000 | 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 ».