Ultrasound-assisted advanced oxidation processes for water decontamination
Notice bibliographique
Résumé
The study reflects a part of my experience in sonochemistry and ultrasound-assisted advanced oxidation processes (AOPs) acquired during the last fifteen years with my research team. The data discussed were selected from studies with azo dyes, endocrine disrupting compounds and analgesic/anti-inflammatory pharmaceuticals, which are all classified as “hazardous” or “emerging” contaminants. The research focused on their treatability by ultrasound (US) and AOPs with emphasis on the mineralization of organic carbon. Some of the highlights as pointed out in the manuscript are: i) ultrasound is capable of partially or completely oxidizing the above contaminant groups if the operating conditions are properly selected and optimized, but incapable of mineralizing them; ii) the mechanism of degradation in homogeneous solutions is OH-mediated oxidation in the bulk solution or at the bubble-liquid interface, depending on the molecular properties of the contaminant, the applied frequency and pH; iii) US-assisted AOPs such as ozonation, UV/peroxide, Fenton and UV/Fenton are substantially more effective than ultrasound alone, particularly for the mineralization process; iv) catalytic processes involving TiO 2 , alumina and zero-valent iron and assisted by ultrasound are promising options not only for the destruction of the parent compounds, but also for the mineralization of their oxidation byproducts. The degradation reactions in heterogeneous solutions take place mostly at the catalyst surface despite the high-water solubility of the compounds; v) sonolytic modification of the above catalysts to reduce their particle size (to nano-levels) or to decorate the surface with metallic nanoparticles increases the catalytic activity under sonolysis, photolysis and both, and improves the stability of the catalyst.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».