Passive Solar Photocatalytic Treatment of Emerging Contaminants in Water: A Field Study
Notice bibliographique
Résumé
Global economic shifts towards utilization of solar energy provides opportunities for photocatalytic technologies that can harness this abundant source of energy for treatment of organic contaminants. The majority of studies in this area have been performed under artificial light, whereas in this paper, the efficacy of passive photocatalysis was studied under sunlight. Buoyant titanium dioxide (TiO2) coated glass spheres were used to treat 2, 4-dichlorophenoxy acetic acid (2, 4-D), methyl chlorophenoxy propionic acid (MCPP), and 3, 6-Dichloro-2-methoxy benzoic acid (Dicamba) in Killex®, a commercially available herbicide. Furthermore, photocatalytic degradation of sulfolane and a typical naphthenic acid (cyclopentane carboxylic acid—CPA) were also tested under ambient conditions. The results showed 99.8% degradation of 2, 4-D, 100% degradation of both MCPP and Dicamba in Killex® solution, and 97.4% degradation of sulfolane by capturing 3.18 MJ/m2 solar energy. Total organic carbon (TOC) was decreased by 88% and 64% in both solutions, respectively. TOC of the aqueous solution containing 20 ppm CPA was also decreased by 78.4% with 7.8 MJ/m2 energy. Despite the slow kinetics and the temporal variations of sunlight in northern latitudes, the results indicated that passive photocatalysis is a promising approach for treatment of contaminants under ambient conditions.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».