An ultrasound-assisted photocatalytic treatment to remove an herbicidal pollutant from wastewaters
Notice bibliographique
Résumé
Pollutants of emerging concern contaminate surface and ground water. Advanced oxidation processes treat these molecules and degrade them into smaller compounds or mineralization products. However, little information on coupled advanced oxidation techniques and on the degradation pathways of these pollutants is available to identify possible ecotoxic subproducts. In the present work, we investigate the ultrasound assisted photocatalytic degradation pathway of the herbicide Isoproturon. We worked in batch mode in a thermostatic glass reactor. We compared the activity of nanometric TiO2 P25 with that of Kronos 1077, a micrometric TiO2. We discuss the individual, additive and synergistic degradation action of photolysis, sonolysis, sonophotolysis, and sonophotocatalysis by varying catalyst loading and/or ultrasound power for the last three techniques. With 0.1 g L−1 catalyst, photocatalysis and sonophotopcatalysis completely degrade Isoproturon within 240 min and 60 min, respectively (>99% conversion). Sonophotocatalysis breaks Isoproturon down into smaller molecules than photocatalysis alone.
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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) | 0,000 | 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 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 ».