FIGURES-OF-MERIT FOR THE TECHNICAL DEVELOPMENT AND APPLICATION OF ADVANCED OXIDATION TECHNOLOGIES FOR BOTH ELECTRIC- AND SOLAR-DRIVEN SYSTEMS A draft of this paper (without the solar section) was published previously [Journal of Advanced Oxidation Technologies, 1, 13–17 (1996)] for general comments from the scientific and engineering community. Opinions, conclusions, and recommendations expressed are those of the authors and do not necessarily reflect the views of the National Science Foundation. (IUPAC Technical Report)
Notice bibliographique
Résumé
Advanced oxidation technologies (AOTs), which involve the in situ generation of highly potent chemical oxidants, such as the hydroxyl radical (áOH), have emerged as an important class of technologies for accelerating the oxidation (and hence removal) of a wide range of organic contaminants in polluted water and air. In this report, standard figures-of-merit are proposed for the comparison and evaluation of these waste treatment technologies. These figures-of-merit are based on electric-energy consumption (for electric-energy-driven systems) or collector area (for solar-energy-driven systems). They fit within two phenomenological kinetic order regimes: 1) for high contaminant concentrations (electric energy per mass, EEM, or collector area per mass, ACM) and 2) for low concentrations (electric energy per order of magnitude, EEO, or collector area per order of magnitude, ACO). Furthermore, a simple understanding of the overall kinetic behavior of organic contaminant removal in a waste stream (i.e., whether zero- or first-order) is shown to be necessary for the description of meaningful electric- or solar-energy efficiencies. These standard figures-of-merit provide a direct link to the electric- or solar-energy efficiency (lower values mean higher efficiency) of an advanced oxidation technology, independent of the nature of the system, and therefore allow for direct comparison of widely disparate AOTs. These figures-of-merit are also shown to be inversely proportional to fundamental efficiency factors, such as the lamp efficiency (for electrical systems), the fraction of the emitted light that is absorbed in the aqueous solution, and the quantum yield of generation of active radicals.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».