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Enregistrement W4231460736 · doi:10.32920/ryerson.14644851

Assessing the performance of a UV/H2O2 process for removing TOC from petroleum refinery wastewater and the respirometric effects of adding UV/H2O2 treated wastewater to activated sludge from the refinery WWTP biological treatment process

2021· preprint· en· W4231460736 sur OpenAlexafffund
Mark A. Knight

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSuncor Energy Incorporated
Mots-clésRefineryWastewaterOil refineryActivated sludgePulp and paper industryChemistryHydrogen peroxideSewage treatmentRespirometryWaste managementActivated carbonEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment of petroleum refinery wastewater was studied using a bench scale ultraviolet/hydrogen peroxide (UV/H2O2) process. The highest treatment performance of the bench scale UV/H2O2 process to reduce the total organic carbon (TOC) from the petroleum refinery wastewater took place at a reaction time of 45 min and a pH of 5.0. A three factor analysis of va riance (ANOVA) analysis verified that the initial H2O2/TOC molar ratio did not have a significant effect on the bench scale UV/H2O2 process treatment performance. The effects of adding UV/H2O2 treated petroleum refinery wastewater to activated sludge microorganisms form the refinery WWTP biological treatment process was studied using respirometry. Overall, the UV/H2O2 treated refinery wastewater inhibited the refinery activated sludge microorganisms. This occurred when the raw refinery wastewater was treated with a UV/H2O2 process for 45 min. with an initial H2O2/TOC molar ratio of 1.7 mol H2O2/mol C, an initial H2O2 concentration of 202 mg H2O2/L and a pH of either 5 or 7.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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