A non-targeted high-resolution mass spectrometry data analysis of dissolved organic matter in wastewater treatment
Notice bibliographique
Résumé
The dissolved organic matter (DOM) in wastewater is typically described by a limited number of concentration measurements of select DOM fractions or micro-contaminants, which determine the removal efficiency in a wastewater treatment. Current methods do not necessarily reflect the true performance of the treatment with regard to environmental and public health risk. Herein we describe the development and application of a non-targeted liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) data analysis for the evaluation of wastewater treatment processes. Our data analysis approach was applied to a real wastewater system with secondary biological treatment and tertiary treatment consisting of sand filtration, UV-treatment, and chlorination. We identified significant changes in DOM during wastewater treatment. The secondary treatment removed 1617 of 2409 (67%) detected molecular features (grouped isotopologues belonging to the same molecule) from the influent while 255 of 1047 (24%) new molecular features appeared in the secondary effluent. A reduction in the number of large molecules (>450 Da) and an increase in unsaturated molecular features of the effluent organic matter was observed. Van Krevelen plots revealed the distribution of unsaturation and heteroatoms and Kendrick mass defect plots uncovered CH 2 homologous series implying a removal of heavy constituents in that fraction. The demonstrated approach is a step towards a more comprehensive monitoring of DOM in wastewater and contributes to the understanding of current treatment technologies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».