Removal of Nitroaromatics from Synthetic Wastewater Using Two‐Step Zero‐Valent Iron Reduction and Peroxidase‐Catalyzed Oxidative Polymerization
Notice bibliographique
Résumé
Degradation of nitroaromatics, which are significant environmental pollutants, is difficult to achieve. Zero-valent iron reduction of nitroaromatics coupled with peroxidase-catalyzed capture of the resulting anilines as a two-step strategy for removing nitroaromatics from wastewater and process water is investigated here. The concentration range of nitroaromatics studied was that which would be present in industrial wastewater streams. Studies were done in continuous-flow columns. The enzymatic treatment following zero-valent iron reduction was carried out in a plug-flow reactor using a crude preparation of the enzyme soybean peroxidase extracted from soybean hulls. The complete reaction time for the two steps was 5 to 5.5 hours. Operating parameters including pH, peroxide/substrate ratio, enzyme concentration, and alum concentration were optimized. Optimum conditions obtained were approximately neutral pH with a hydrogen peroxide/substrate molar ratio of 1.5 for all of the nitroaromatics tested. Alum concentrations between 50 and 100 mg/L were useful in removing the apparent color from the treated water.
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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) | 0,001 | 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 ».