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 (TiO2)-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 TiO2 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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».