Advanced oxidation processes for treating raw leachate: an experimental study (Barka landfill, Oman)
Notice bibliographique
Résumé
Management of municipal solid waste leachate has become an urgent environmental problem in many countries due to the high growth of population and consumption trends. Advanced oxidation processes (AOPs) are efficient methods to treat leachate because of their high ability to reduce unpleasant parameters. Although the simultaneous application of different AOP methods is more effective than a single process, the simultaneous application of AOPs for the treatment of municipal solid waste leachate has received little attention. To fill this knowledge gap, this study presents the simultaneous application of AOP methods to treat municipal solid waste leachate. The efficiency of AOPs was studied in terms of organic compounds such as chemical oxygen demand (COD) and total organic carbon (TOC). Leachate samples were collected from the Barka landfill, which is located in the north-east of Oman. Four combinations of applied AOP methods (e.g. ozone (O 3 ), hydrogen peroxide (H 2 O 2 ) and ultraviolet (UV)) in this study resulted in the order of hydrogen peroxide/ozone/UV > hydrogen peroxide/ozone > ozone/UV > hydrogen peroxide/UV according to the COD removal efficiency. Combining these AOP methods resulted in an about 1.5 times increase in COD removal (56.62%) and a 1.9 times increase in TOC removal (39.34%) compared with the individual applications.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».