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Enregistrement W2924935371 · doi:10.22215/etd/2017-12226

Factors affecting contaminant transformation by heat-activated persulfate

2017· dissertation· en· W2924935371 sur OpenAlexaff
Nick Zrinyi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersulfateEnvironmental chemistryAlkalinityChemistryGroundwaterChlorideTransformation (genetics)Benzoic acidContaminationInorganic chemistryEnvironmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistryGeologyCatalysisGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Persulfate-based in situ chemical oxidation (ISCO) involves the injection of persulfate (S2O8 2-) into the subsurface to remediate contaminated groundwater and soils. Although S2O8 2-does not react with contaminants to an appreciable extent, it can be activated into stronger oxidants (e.g., SO4 and OH) by heat, alkaline solutions, dissolved iron and ironcontaining minerals. The objective of the research described in this thesis is to explore the influence of temperature and background solutes on contaminant transformation by heat-and mineral-activated S2O8 2-. Through the transformation of benzoic acid (a model organic compound) and chlorendic acid (a flame retardant), it was discovered that temperature affects not only the rate of contaminant transformation but also the transformation pathway and distribution of byproducts. Solution pH, alkalinity, and chloride also influence the rates of persulfate activation and contaminant degradation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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