Performance of TiO2/UV-LED-Based Processes for Degradation of Pharmaceuticals: Effect of Matrix Composition and Process Variables
Notice bibliographique
Résumé
Ultra-violet light-emitting diode (UV-LED)-based processes for water treatment have shown the potential to surpass the hurdles that prevent the adoption of photocatalysis at a large scale due to UV-LEDs' unique features and design flexibility. In this work, the degradation of five EU Watch List 2020/1161 pharmaceutical compounds was comprehensively investigated. Initially, the UV-A and UV-C photolytic and photocatalytic degradation of individual compounds and their mixtures were explored. A design of experiments (DoE) approach was used to quantify the effects of numerous variables on the compounds' degradation rate constant, total organic carbon abatement, and toxicity. The reaction mechanisms of UV-A photocatalysis were investigated by adding different radical scavengers to the mix. The influence of the initial pH was tested and a second DoE helped evaluate the impact of matrix constituents on degradation rates during UV-A photocatalysis. The results showed that each compound had widely different responses to each treatment/scenario, meaning that the optimized design will depend on matrix composition, target pollutant reactivity, and required effluent standards. Each situation should be analyzed individually with care. The levels of the electrical energy per order are still unfeasible for practical applications, but LEDs of lower wavelengths (UV-C) are now approaching UV-A performance levels.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».