Sorption of DOM and hydrophobic organic compounds onto sewage-based activated carbon
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of stormwater via sorption has the potential to remove both colloidal and dissolved pollutants. Previous research shows that activated carbon produced from sewage sludge is very efficient in sorbing hydrophobic organic compounds (HOCs), frequently detected in stormwater. The aim of this research was to determine whether the presence of dissolved organic matter (DOM) has a negative effect on the adsorption of HOCs onto sludge-based activated carbon (SBAC) in batch adsorption tests. Batch adsorption tests were used to investigate the influence of two types of DOM - soil organic matter and humic acid (HA) technical standard - on the sorption of HOCs onto SBAC, and whether preloading adsorbent and adsorbates with DOM affects HOC sorption. The results indicate that soil DOM and HAs do not have a significant negative effect on the adsorption of HOCs under tested experimental conditions, except for a highly hydrophobic compound. In addition, preloading SBAC or HOCs with DOM did not lead to lower adsorption of HOCs. Batch adsorption tests appear to be inefficient for investigating DOM effects on HOC adsorption, as saturating the carbon is difficult because of high SBAC adsorption capacity and low HOC solubility, so that limited competition occurs on the sorbent.
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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 ».