Can the toxicity of naphthenic acids in oil sands process-affected water be mitigated by a green photocatalytic method?
Notice bibliographique
Résumé
Our study evaluates the efficacy of a “green” (i.e., sustainable, recyclable, and reusable) technology to treat waste waters produced by Canada’s oil sands industry. We examined the ability of a novel advanced oxidative method—ultra-violet photocatalysis over titanium dioxide (TiO 2 )-coated microparticles—to reduce the toxicity of naphthenic acid fraction components (NAFC) to early life stages of the fathead minnow ( Pimephales promelas). Lengthening the duration of photocatalysis resulted in greater removal of NAFC from bioassay exposure waters; low- and high-intensity treatments reduced NAFC concentrations to about 20 and 3 mg/L (by Fourier-transformed infrared spectroscopy, FTIR), respectively. Treatments reduced the acute lethality of NAFC to fathead minnows by over half after low-intensity treatment and three-fold after high-intensity treatment. However, incomplete degradation in low-intensity treatments increased the incidence of chronic toxicity relative to untreated NAFC solutions and cardiovascular abnormalities were common even with >80% of NAFC degraded. Our findings demonstrate that photocatalysis over TiO 2 microparticles is a promising method for mitigating the toxicity of oil sands process-affected water-derived NAFC to fish native to the oil sands region, but the intensity of the photocatalytic treatment needs to be considered carefully to ensure adequate mineralization of toxic constituents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».