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Enregistrement W2738870521 · doi:10.5004/dwt.2017.20618

Effects of ozone as a stand-alone and coagulation-aid treatment on the reduction of trihalomethanes precursors from water with high DOC and low calcium hardness

2017· article· en· W2738870521 sur OpenAlexaff
Mehrnaz Sadrnourmohammadi, Beata Gorczyca

Notice bibliographique

RevueDesalination and Water Treatment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch ManitobaSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzoneCoagulationReduction (mathematics)CalciumWater treatmentTrihalomethaneEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMedicineInternal medicineOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study investigates the effect of calcium on the water’s susceptibility to the coagulating effects of ozone. Natural water from the Rainy River, characterized by high dissolved organic carbon and low calcium concentration was used in this study. The results were compared with the authors’ previous study conducted on high dissolved organic carbon (DOC) and high calcium concentration water of Assiniboine River. Results showed that pre-ozonation of water prior to coagulation did not result in higher DOC removal efficiencies at coagulant dose of 6 mg L –1 determined as the optimum dose. However, at the low coagulant dosages (0–2 mg L –1 ), the DOC removal by pre-ozonation–coagulation surpasses that achieved by the coagulation alone. The adverse effect of ozone on DOC removal by subsequent coagulation was related to low concentration of calcium hardness in the source water (Rainy River). This was confirmed by the results of pre-ozonation–coagulation of synthetic water containing different level of calcium. For both high and low calcium content waters, application of ozone prior to coagulation was beneficial in terms of reduction of specific trihalomethane formation potential due to transformation of hydrophobic DOC fraction to hydrophilic fractions by ozone. However, the hydrophilic DOC fractions, can only be successfully removed when sufficient concentration of calcium is present.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,694

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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