Kinetic Modelling of Phenol Oxidation in a Bioremediation Medium Using Fenton's Reagent
Notice bibliographique
Résumé
The present study is aimed at kinetic modeling of phenol oxidation using Fentons reagent in a medium suitable for bioremediation of organic pollutants. Batch experiments were conducted to study the effects of H2O2 concentration (29.26 to 146.31 mM), temperature (5 to 35°C), and to compare the oxidation of phenol in a bioremediation medium to that in pure water. The reaction mechanism used for kinetic modeling is based on the intermediate oxidation products identified in this study using LC-MS and ion chromatography. Progress of the chemical oxidation by Fentons reagent was monitored by determining the residual phenol concentration and concentrations of evolved intermediate compounds (catechol and hydroquinone) at regular time intervals. The rate of phenol oxidation and ultimate conversion of phenol were found to increase with increase in hydrogen peroxide concentration. The increase in temperatures has a positive effect on phenol oxidation and the rate of phenol oxidation was found to increase with temperature in the range of 5-35°C. Kinetic parameters, namely rate constants and activation energies for reactions involved, were determined by best-fitting the experimental data to the proposed reaction model. The values of the rate constants for oxidation of phenol and intermediate compounds, k1 (phenol to catechol), k2 (phenol to hydroquinone), k3 (catechol to maleic acid), k4 (hydroquinone to maleic acid) at 25°C were found to be 7.02x10-5±4.63x10-5, 7.22x10-4±6.09x10-4, 1.82x10-4±1.08x10-4, 1.68x10-3±1.29x10-3 L/mM min, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».