MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3173048509 · doi:10.1021/acsestwater.1c00092

Micropollutant Mass Transfer Zones in Granular Activated Carbon Contactors

2021· article· en· W3173048509 sur OpenAlexafffund
Jie Yuan, Armin Safari, Paul Lugo, Laura Josefina Alvarez, Ronald Hofmann

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Water · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésContactorMass transferActivated carbonChemical engineeringEnvironmental scienceChemistryChromatographyThermodynamicsAdsorptionPhysicsPhysical chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A “minicolumn” test approach was recently developed to estimate the performance of preloaded granular activated carbon (GAC) in water treatment plants for micropollutant removal. One of the requirements of this test is that the GAC bed must have a broad mass transfer zone (MTZ) for the contaminant of interest, but this has never been verified. In this study, GAC of different ages harvested from three different bed depths was subjected to lab-scale minicolumn and isotherm tests to measure adsorption kinetics and thermodynamic properties, respectively. The GAC was challenged with micropollutants with a range of adsorption characteristics. The GAC was found to exhibit approximately uniform removal efficiencies for all of the selected micropollutants across the depth, indicating a broad MTZ. Additionally, the MTZ for 2-methylisoborneol and geosmin in a newly installed GAC filter was observed to broaden to beyond the depth of the filter within 7 weeks of installation. This work helps to verify the minicolumn test protocol and supports a novel approach by eliminating the dependence of GAC performance on bed location. With such an approach, utilities may more easily conduct the minicolumn test to establish an accurate GAC replacement schedule and to optimize GAC operation for maximum contaminant removal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS ES&T WaterMême sujetRadioactive element chemistry and processingTravaux en français237 207