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Enregistrement W2795311837 · doi:10.1002/cjce.23234

A cationic polymer enhanced PAC for the removal of dissolved aquatic organic carbon and organic nitrogen from surface waters

2018· article· en· W2795311837 sur OpenAlexvenueno aff
Chuang Wang, Guocheng Zhu, Bozhi Ren, Peng Zhang, Andrew Hursthouse

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDissolved organic carbonTurbidityChemistryCationic polymerizationAdsorptionChlorideAmmonium chlorideAmmoniumEnvironmental chemistryWater treatmentPolymerColloidSurface chargePowdered activated carbon treatmentEnvironmental engineeringActivated carbonOrganic chemistryEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dissolved organic carbon (DOC) and dissolved organic nitrogen (DON) are important components of the aquatic environment and may produce harmful disinfection by‐products through chlorination associated with water treatment processes. Therefore, it is necessary to remove them from the water. Coagulation is a cost‐effective water treatment technique as the key unit in the pretreatment of drinking water but deals with DON poorly. We present a study to investigate the enhancement of poly aluminum chloride (PAC) using a cationic polymer for the removal of both DON and DOC. The cationic dimethyl diallyl ammonium chloride (PDMDAAC) polymer was hybridized with PAC to remove DON and DOC. The results showed that the PDMDAAC increased the charge neutralization capacity of PAC and floc aggregation, thereby increasing the settling efficiency of the flocs. The PDMDAAC increased the amount of colloidal species in PAC, which was beneficial to the formation of adsorption‐bridging. With the increase of pH, a greater proportion of colloidal adsorption sites were used in the removal of DON. The DOC, DON, and turbidity removal were dependent on multiple interactions through charge neutralization, adsorption‐bridging, and floc sweeping. However, DOC and DON removal were primarily determined by adsorption‐bridging and floc sweeping, while turbidity removal was mainly dependent on charge neutralization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,164 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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