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Enregistrement W3019380305 · doi:10.2166/wst.2020.190

Activated persulfate by iron-based materials used for refractory organics degradation: a review

2020· review· en· W3019380305 sur OpenAlexafffund
Yanjiao Gao, Pascale Champagne, D. A. Blair, Ouwen He, Tiehong Song

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilPeople's Government of Jilin ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityCanada Research Chairs
Mots-clésPersulfateZerovalent ironFerrousDegradation (telecommunications)ChemistryFerricActivated carbonRadicalTransition metalCatalysisInorganic chemistryMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, the advanced oxidation processes (AOPs) based on sulfate radicals (SRs) for organics degradation have become the focus of water treatment research as the oxidation ability of SRs are higher than that of hydroxyl radicals (HRs). Since the AOP-SRs can effectively mineralize organics into carbon dioxide and water under the optimized operating conditions, they are used in the degradation of refractory organics such as dyes, pesticides, pharmaceuticals, and industrial additives. SRs can be produced by activating persulfate (PS) with ultraviolet, heat, ultrasound, microwave, transition metals, and carbon. The activation of PS in iron-based transition metals is widely studied because iron is an environmentally friendly and inexpensive material. This article reviews the mechanism and application of several iron-based materials, including ferrous iron (Fe2+), ferric iron (Fe3+), zero-valent iron (Fe0), nano-sized zero-valent iron (nFe0), materials-supported nFe0, and iron-containing compounds for PS activation to degrade refractory organics. In addition, the current challenges and perspectives of the practical application of PS activated by iron-based systems in wastewater treatment are analyzed and prospected.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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