Impact of UV irradiation on disinfection by-product formation and speciation from post-chlorination of dissolved organic matter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to investigate the effects of combined low-pressure ultraviolet (UV)irradiation and chlorination on the formation of disinfection by-products (DBPs) from different dissolved organic matter (DOM) as DBP precursors. Commercially available humic acid (HA), extracellular organic matter (EOM) from green algae, cyanobacteria, and diatom, namely Scenedesmus quadricauda (SQ), Merismopedia sp. (Msp), and Phaedactylum tricornutum (PT), were used as the sources of DOM. The DBP formation increased with increasing total residual chlorine; EOM from PT presented the highest formation potential followed by HA, Msp, and SQ. The low dosage of 40 mJ/cm2 UV irradiation is insignificant to change the DBP formation from HA and SQ; however, it decreased the DBP formation from bromide-containing EOM of PT and promoted the DBP formation from EOM of Msp at various total residual chlorines. The DBP formation of each DOM correlated well with total residual chlorine. The maximum DBP formation potential (DBPFP) reduction of 42.25 and 13.75% for haloacetic acid formation potential (HAAFP) and trihalomethane formation potential (THMFP) was obtained at the UV irradiation dosage of 300 mJ/cm2 for EOM of PT. However, for the EOM derived from Msp, a maximum increase of 58.1 and 51.1% for HAAFP and THMFP was observed after UV-chlorination.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».