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Enregistrement W2619571377 · doi:10.11159/icepr17.113

Fenton like Method for Contaminated Groundwater

2017· article· en· W2619571377 sur OpenAlexvenueno aff
A. Russo, Silvia E. Jacobo

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSecretaría de Ciencia y Técnica, Universidad de Buenos Aires
Mots-clésContaminationGroundwaterEnvironmental scienceComputer scienceGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced oxidation processes (AOPs) have been widely proposed to treat wastes, particularly less concentrated effluents. Fenton-like is a useful technique to remove different organic compounds. A supported catalyst prevents iron release during all the process. In earlier works we explored the porous structure of a modified natural clinoptilolite loaded with iron as a supported catalyst (NZ -A-Fe). This paper presents novel results for BTX (Benzene, Toluene and Xylene) removal from aqueous solution considering that adsorption and oxidation processes are taking place simultaneously. The experiment was achieved by fluxing an aqueous solution of BTX 10 mM and hydrogen peroxide using the same reservoir. After 870 min, C/C reaches near 10% for each pollutant corresponding to 122 bed volumes. The system removed 225 mg BTX in the present conditions (45 mg/gNZ-A-Fe). Hydrophobic Fe-zeolites can therefore be regarded as promising materials for the removal of BTX from water, since they allow the combination of efficient adsorption and oxidative degradation of BTX by H2O2 at neutral pH.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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