Selenium in wastewater: fast analysis method development and advanced oxidation treatment applications
Notice bibliographique
Résumé
Selenium, a ubiquitous non-metal in nature, is potentially toxic to natural ecosystems due to its bioaccumulation potential. Due to increased monitoring and enforcement of selenium regulations, the need to be able to measure and treat selenium efficiently has taken on an increased importance. The principal aqueous forms of inorganic selenium are selenite (Se(IV)) and selenate (Se(VI)). Selenate, due to its high mobility and lack of affinity to conventional adsorbents, is typically much more difficult to treat and remove. To address both measurement and removal, an analytical method is reported for quantification of selenium in wastewater (WW) using UV-Vis spectrophotometer followed by removal studies using advanced oxidation processes (AOPs). Malachite green and azure blue were selected for colorimetric analysis using UV-Vis. Malachite green indicator showed the best results for analysis. The reported UV-Vis method was applied to establish the effect of AOPs on selenium removal. It was noted that all of the AOP treated samples showed removal of selenium and it was established that the UV-Vis method has a lower limit of detection at 2 mg/L. Further, through this study, it was found that the chemical cavitation yield and selenium removal efficiency peaked at low frequency ultrasound of 40 kHz.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».