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Enregistrement W2809593143 · doi:10.1021/acs.iecr.8b01688

Treatment of Solvent-Contaminated Water Using Vortex-Based Cavitation: Influence of Operating Pressure Drop, Temperature, Aeration, and Reactor Scale

2018· article· en· W2809593143 sur OpenAlexfundno aff
Varaha P. Sarvothaman, Sanjay Nagarajan, Vivek V. Ranade

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University BelfastInvest Northern Ireland
Mots-clésCavitationDrop (telecommunication)AerationPressure dropDegradation (telecommunications)ChemistryAcetoneMaterials scienceVolumetric flow rateContinuous stirred-tank reactorChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyMechanicsOrganic chemistryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrodynamic cavitation is being increasingly pursued for the development of an intensified and compact wastewater-treatment process. Experimental data on the degradation of water contaminated with three commonly used solvents (acetone; ethyl acetate, EA; and isopropyl alcohol, IPA) using vortex-based cavitation devices are presented. The influence of operating flow or pressure drop across cavitation devices (150 to 300 kPa), operating temperatures (20 to 45 °C), concentrations of pollutant (1000 to 50 000 ppm), and scales of the cavitation reactor (with a scaling-up factor of 4, maintaining the geometric similarity) has been reported. A new reaction-engineering model based on the number of passes through the cavitation device was developed to interpret degradation behavior. The model provides a convenient way to estimate the per-pass degradation factor from batch experiments and allows its extension to continuous processes and to more-sophisticated models for estimating the generation of hydroxyl radicals. The model showed excellent agreement with experimental data. The per-pass degradation factor exhibited a maxima with respect to pressure drop (200–250 kPa) across cavitation devices. Aeration was found to improve degradation performance up to 1 vvm ([L/min]gas/Lliquid]). The initial concentrations of acetone (1000 to 50 000 ppm) and IPA (1000 to 22 000 ppm) were found to have a negligible effect on degradation performance. The per-pass degradation factor for EA was 1.5 and 4 times that of acetone and IPA, respectively. The effect of two scales (nominal capacities of the small- and large-scale devices used were 0.3 and 1.2 m3/h, respectively) was investigated for the first time, and it was found that the per-pass degradation factor decreased with scale. The presented model and experimental data provide new insights into the application of hydrodynamic cavitation for wastewater treatment and provide a basis for further work on the scaling-up of hydrodynamic cavitation devices. The results will be useful to researchers as well as practicing engineers interested in harnessing hydrodynamic cavitation for water treatment.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,480

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations62
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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