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Enregistrement W3086175038 · doi:10.1016/j.wroa.2020.100068

Controlling disinfection byproducts from treated wastewater using adsorption with granular activated carbon: Impact of pre-ozonation and pre-chlorination

2020· article· en· W3086175038 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWater Research X · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWater Research Foundation
Mots-clésChemistryGenotoxicityChlorineChloramineWastewaterOzoneChloraminationEnvironmental chemistryCytotoxicityEffluentAdsorptionActivated carbonWater treatmentNuclear chemistryToxicityOrganic chemistryEnvironmental engineeringBiochemistryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study measured chlorine- and chloramine-reactive precursors using formation potential (FP) tests of nine U.S. Environmental Protection Agency (EPA) regulated and 57 unregulated disinfection byproducts (DBPs) in tertiary-filtered wastewater before and after pilot-scale granular activated carbon (GAC) adsorption. Using breakthrough of precursor concentration and of concentration associated calculated cytotoxicity and genotoxicity (by correlating known lethal concentrations reported elsewhere), the performance of three parallel GAC treatment trains were compared against tertiary-filtered wastewater: ozone/GAC, chlorine/GAC, and GAC alone. Results show GAC alone was the primary process, versus ozone or chlorine alone, to remove the largest fraction of total chlorine- and chloramine-reactive DBP precursors and calculated cytotoxicity and genotoxicity potencies. GAC with pre-ozonation removed the most chlorine- and chloramine-reactive DBP precursors followed by GAC with pre-chlorination and lastly GAC without pre-treatment. GAC with pre-ozonation produced an effluent with cytotoxicity and genotoxicity of DBPs from FP that generally matched that of GAC without pre-oxidation; meanwhile removal of toxicity was greater by GAC with pre-chlorination. The cytotoxicity and genotoxicity of DBPs from FP tests did not scale with DBP concentration; for example, more than 90% of the calculated cytotoxicity resulted from 20% of the DBPs, principally from haloacetaldehydes, haloacetamides, and haloacetonitriles. The calculated cytotoxicity and genotoxicity from DBPs associated with FP-chloramination were at times higher than with FP-chlorination though the concentration of DBPs was five times higher with FP-chlorination. The removal of DBP precursors using GAC based treatment was at least as effective as removal of DOC (except for halonitromethanes for GAC without pre-oxidation and with pre-chlorination), indicating DOC can be used as an indicator for DBP precursor adsorption efficacy. However, the DOC was not a good surrogate for total cytotoxicity and genotoxicity breakthrough behavior, therefore, unregulated DBPs could have negative health implications that are disconnected from general water quality parameters, such as DOC, and regulated classes of DBPs. Instead, cytotoxicity and genotoxicity correlate with the concentration of specific classes of unregulated DBPs.

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,258 · 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