Combining LC‐OCD analysis with design‐of‐experiments methods to optimize an advanced oxidation process for the treatment of industrial wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advanced oxidation (AO) is widely used as a pre‐treatment and/or polishing step for the treatment of wastewater from industrial processes and the destruction of particular contaminants in water sources. It has a high treatment efficacy for many different compounds and thus is ideally suited as a treatment technology for specialized facilities that receive shipments of wastewater from networks of industrial, manufacturing, and commercial facilities. The primary challenge is how to optimize the process because bulk measurements of organic content (e.g. TOC) give no information about the specific composition and specialized advanced analytical techniques (e.g. LC‐MS) are unsuitable due to the complex composition. In this study, a novel combination of design‐of‐experiments (DOE) methods and LC‐OCD analysis was used with actual wastewater samples in order to optimize the AO treatment conditions in terms of chemical reagent concentrations, develop statistical models of the process, and identify potential mechanisms of COD removal. A significant variation in organic content removal was obtained over the range of conditions tested in the DOE method. For example, the percent removal of organic contaminants in the one wastewater sample varied from a low of 36 % to a high of 82 %. Most importantly, it was found that the treatment performance differed quite significantly for wastewater samples of different composition. The results presented in our study prove the need to dynamically optimize the AO treatment conditions for wastewater sources of different origins. Furthermore, by the application of the LC‐OCD analysis a step‐by‐step mechanism of COD removal was postulated.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».