Advancing the Treatment of Industrial Wastewater via Integration of PeCOD® And LC-OCD Analytical Tools
Notice bibliographique
Résumé
In 2012, mandatory effluent quality standards were established in Canada as part of the Wastewater Systems Effluent Regulations (WSER) with compliance deadlines starting in 2020. Maintaining the treatment process efficacy to meet these new stringent discharge regulations is extremely challenging at treatment facilities that treat wastewater from multiple industries due to the high variation in the composition of the incoming feed to the process. In this work, application of two new analytical tools, PeCOD® and Liquid Chromatography-Organic Carbon Detection (LC-OCD), for measurement and characterization of industrial wastewater organic pollution respectively, has been investigated. Organic pollution is commonly measured as Chemical Oxygen Demand via the dichromate method (CODCr) which requires 2-3 hours to complete. Thus this method is not suitable for applications that require rapid and frequent pollution monitoring. The Photoelectrochemical Oxygen Demand (peCOD) is an alternative parameter of organic pollution that can be measured in approximately 15 minutes via a method that utilizes the high oxidation potential of UV-irradiated TiO2 nano-particulates. Herein peCOD suitability to replace CODCr for analysis of industrial wastewater was investigated. The results indicated that for both untreated (i.e. incoming) and treated (i.e. effluent) industrial wastewater samples, peCOD results are lower than CODCr results. However, for the effluent samples, the two methods’ results are strongly correlated. Containing hard to oxidize materials (i.e. macromolecules) and high concentrations of chloride and nitrogenous compounds were identified as potential causes of difference between the results of the two methods. When there is variation in the composition of the incoming wastewater to a treatment process, information about the wastewater composition is required for process optimization. Thus optimization cannot be based solely on bulk measurements of organic pollution (e.g. COD). In this study, a novel combination of LC-OCD analysis with Design-Of-Experiments (DOE) methods was used to optimize the Fenton Advanced Oxidation (AO) treatment conditions in terms of chemical reagent concentrations, to develop statistical models of the process, and to identify potential mechanisms of COD removal.
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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) | 0,008 | 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 ».