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Enregistrement W2326786232 · doi:10.1021/ie3005995

Free-Radical-Induced Degradation of Aqueous Polyethylene Oxide by UV/H<sub>2</sub>O<sub>2</sub>: Experimental Design, Reaction Mechanisms, and Kinetic Modeling

2012· article· en· W2326786232 sur OpenAlexafffund
Samira Ghafoori, Mehrab Mehrvar, Philip K. Chan

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésResponse surface methodologyKineticsAqueous solutionPhotodegradationDegradation (telecommunications)Reaction rate constantProcess optimizationChemistryPolyethyleneProcess (computing)Sequential quadratic programmingMaterials scienceBiological systemQuadratic programmingChemical engineeringComputer scienceOrganic chemistryChromatographyCatalysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advanced oxidation of aqueous polyethylene oxide (PEO) is studied using the UV/H 2 O 2 process in a batch recirculation photoreactor. The response surface methodology (RSM), combined with quadratic programming, is used for the experimental design, statistical analysis, and optimization of the process. In the second part, a detailed mathematical model is developed to predict the total organic carbon (TOC) removal as a function of time. Continuous distribution kinetics is applied to establish the kinetic model for the photodegradation of PEO. The model is validated at different influential operating conditions using experimental data obtained by a recirculating batch photoreactor. An excellent agreement between the model predictions and the experimental data is confirmed for all experimental conditions. Also, the intrinsic rate constants are estimated using an optimization algorithm. The model provides a good insight into the free-radical-induced degradation mechanisms and kinetics that could be considered for the process optimization.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations50
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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