Efficiency of plasma treatment of water contaminated with persistent organic molecules
Notice bibliographique
Résumé
The authors examined the efficiency of plasma-pulse-driven dielectric barrier discharge oxidation of a solution of methylene blue (C 16 H 18 ClN 2 S) and wastewater from dye-producing plants, in which the main component is 2,4-dinitrotoluene (CH 3 C 4 H 3 (NO 2 ) 2 ), as well as models of the organic component of wastewater of nuclear power plants, the main constituent of which is a phosphate (PO 4 3− )-based detergent with a 26.8% surfactant content. Water films with a thickness of 0.1 mm were processed with a discharge voltage equal to 3 × 10 11 V/s. The energy efficiency of water treatment was studied against the specific energy input, the frequency of the repetition of the discharge pulses and the parameters of the fluid and gas going through the discharge chamber. The highest energy output was reached at an air velocity in the discharge chamber of ∼1 cm/s, which provides a concentration of ozone (O 3 ) of ∼1.5 mg/l. The highest energy output, the processing of 87 g of wastewater with 1 kWh, was obtained by treating an aqueous solution of methylene blue with an initial concentration of 50 mg/l at 65% decomposition. An energy consumption of 10 J is the most efficient value for treatment of the tested 10 ml wastewater samples.
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 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 ».