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Enregistrement W3004260188 · doi:10.2166/wqrj.2020.011

Ozonation of natural organic matter and aquatic humic substances: the effects of ozone on the structural characteristics and subsequent trihalomethane formation potential

2020· article· en· W3004260188 sur OpenAlexaff
Mehrnaz Sadrnourmohammadi, Kenneth Brezinski, Beata Gorczyca

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrihalomethaneChemistryOzoneDissolved organic carbonHumic acidEnvironmental chemistryOrganic matterFourier transform infrared spectroscopyWater treatmentNatural organic matterChlorineOrganic chemistryEnvironmental engineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of ozonation on the structural and chemical characteristics of natural organic matter (NOM) and its isolated humic fractions, humic acid (HA) and fulvic acid, were studied using Fourier transform infrared coupled to attenuated total reflectance (FTIR-ATR), ultraviolet/visible (UV/Vis) spectroscopy, and synchronous scanning fluorescence (SSF) spectroscopy. The results were linked to the effect of ozonation on trihalomethane formation potential (THMfp) reduction for water standards with high THM precursors. Results showed that ozonation at a dose of 1 mg ozone/mg dissolved organic carbon (DOC) was capable of reducing DOC, UV absorbance at 254 nm (UV254), and THMfp by up to 42%, 95%, and 89% for the HA water standard, respectively. The study of UV/Vis, FTIR-ATR, and SSF revealed trends showing that ozone can alter the composition of DOC in the water standards, causing a significant reduction in aromaticity. The reduction of UV254 for each ozonated sample also affirms that ozone mainly targets aromatic moieties contained in NOM. FTIR-ATR results showed that the reduction of unsaturated functional groups, including aromatic rings and C = C bonds in the water standards tested, were the main components impacted by ozone application. SSF results also revealed that ozonation decreases the fluorescence intensity of the maximum peak – as well as the whole spectra.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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