Prospects on coupling UV/H2O2 with activated sludge or a fungal treatment for the removal of pharmaceutically active compounds in real hospital wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Conventional active sludge (AS) process at municipal centralized wastewater treatment facilities may exhibit little pharmaceuticals (PhACs) removal efficiencies when treating hospital wastewater (HWW). Therefore, a dedicated efficient wastewater treatment at the source point is recommended. In this sense, advanced oxidation processes (AOPs) and fungal treatment (FG) have evidenced promising results in degrading PhACs. The coupling of the AOP based on UV/H2O2 treatment with biological treatment (AS or FG) treating a real non-sterile HWW, was evaluated in this work. In addition, a coagulation-flocculation pretreatment was applied to improve the efficiency of all approaches. Twenty-two PhACs were detected in raw HWW, which were effectively removed (93–95%) with the combination of any of the biological treatment followed by UV/H2O2 treatment. Similar removal results (94%) were obtained when placing UV/H2O2 treatment before FG, while a lower removal (83%) was obtained in the combination of UV/H2O2 followed by AS. However, the latest was the only treatment combination that achieved a decrease in the toxicity of water. Moreover, deconjugation of conjugated PhACs has been suggested for ofloxacin and lorazepam after AS treatment, and for ketoprofen after fungal treatment. Monitoring of carbamazepine and its transformation products along the treatment allowed to identify the same carbamazepine degradation pathway in UV/H2O2 and AS treatments, unlike fungal treatment, which followed another degradation route.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».