Experimental and modeling evidence of hydroxyl radical production in iron electrocoagulation as a new mechanism for contaminant transformation in bicarbonate electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
Iron electrocoagulation is designed for sustainable high-efficiency and high-flexibility water purification applications. Recent advances reported that hydroxyl radicals (•OH)-based oxidative transformation of organic contaminants can occur in iron electrocoagulation. However, there is still a lack of mechanistic understanding the production of •OH in bicarbonate electrolyte, which presents a critical knowledge gap in the optimization of iron electrocoagulation technology towards practical application. Combined with contaminant degradation, radical quenching experiments, and spectroscopic techniques, we found that •OH was produced at rate of 16.1 μM∙h − 1 during 30-mA iron electrocoagulation in bicarbonate electrolyte through activation of O2 by Fe(II) under pH-neutral conditions. High yield of •OH occurred at pH 8.5, likely due to high adsorbed Fe(II) that can activate O2 to enhance •OH production. Mössbauer and X-ray photoelectron spectroscopy measurements substantiated that Fe(II)-adsorbed lepidocrocite was the dominant solid Fe(II) species at pH 8.5. A process-based kinetic modeling was developed to describe the dynamic of •OH production, Fe(II) oxidation, and contaminant degradation processes in iron electrocoagulation. Findings of this study extend the functionality of electrocoagulation from phase separation to •OH-based advanced oxidation process, which provides a new perspective for the development of electrocoagulation-based next generation sustainable water purification technology.
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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 ».