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Enregistrement W4286447844 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-h8l06

Separation of Dissolved Organic Matter (DOM) and Per- and Polyfluoro-Alkyl Substances (PFAS) from Landfill Leachate Using Modified Coal Fly-Ash (CFA)

2022· preprint· en· W4286447844 sur OpenAlexaff
Harsh V. Patel, Myles Greer, Kang Xia, Zhi-Wu Wang, Brian Brazil, Chamindu Liyanapatirana, Sameer Hamoush, Renzun Zhao

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensNuclear Waste Management Organization
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeachateEnvironmental chemistryFly ashChemistryAdsorptionReverse osmosisOrganic matterContaminationActivated carbonDissolved organic carbonEnvironmental scienceWaste managementOrganic chemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Per and Poly-fluoroalkyl Substances (PFAS) has been a major subject of research in environmental sector ever since it was found in the environment and blood serums at toxic levels. As landfills are the final disposal method for majority of the waste, PFAS concentration in landfill leachate have been found in the range of few µg/L to mg/L. Only few conventional treatments such as Activated Carbon, Reverse Osmosis, and Ion-Exchange has been proven effective in removing PFAS. However, these treatment methods are proving to be very expensive and generate secondary contamination that needs to be disposed-off or treated. Since the phase out of C8-PFAS compounds, more short chain PFAS compounds are detected in landfill leachate. Hence, an effective treatment strategy is needed to keep up with the rising concentration levels and variety of PFAS compounds. The purpose of this study was to develop a sustainable and cost-effective process using modified Coal Fly-Ash (CFA) that can treat both short chain and long chain PFAS compounds. Previous studies have shown application of CFA in removal of dye and metals from different types of wastewaters. In previous studies CFA was modified to enhance its surface properties, that can improve the adsorption of organic and anionic contaminants. In this study, thermo-chemical modification was used on CFA to remove organic matter and PFAS compounds. Preliminary results showed that, CFA can remove more than 90% UV absorbance, more than 80% TOC and approximately 40% of total PFAS compounds. The maximum adsorption capacity for total PFAS was found to be 84 ng PFAS per g CFA, out of which 70 ng was for short chain PFAS and 14 ng for long chain PFAS compounds. An effective removal of organic matter and PFAS compounds, show a promising application of CFA in leachate treatment. However, further research is needed to analyze the adsorption dynamics, kinetics, post-treatment disposal method, and any possible contamination when mixing CFA with landfill leachate.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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