Advanced treatment of phenol by H<sub>2</sub>O<sub>2</sub>/UV/activated carbon coupling: Influence of homogeneous and heterogeneous phase
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, a heterogeneous catalytic wet peroxide process combining activated carbon (AC) and hydrogen peroxide (H2O2)/ultraviolet radiation was applied for the aqueous‐phase removal of phenol. The influence of the pH and peroxide concentration were determined according to a factorial plan. The kinetic contribution of radical mechanisms ( ) was estimated using a radical scavenger (tert‐butyl alcohol). The degradation kinetics was modelled by a global pseudo‐first‐order kinetic model based on the sum of the effects during the treatment process. The results showed that these two variables significantly affected the percentage removal. The peroxide concentration exerted a positive effect (i.e., as the H2O2 concentration increased, the percentage removal also increased). Additionally, as the pH value increased, the degradation accelerated, and the kinetic constant (khomogeneous) increased from 0.00938 min−1 to 0.02772 min−1. The results obtained in the presence of AC demonstrated the ability of AC to ameliorate the degradation of phenol; for example, was 45.69 % to 41.35 %.
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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) | 0,001 | 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 ».