Design of a new fountain reactor for contamination degradation using advanced oxidation processes with hybrid techniques and modeling evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the water and energy crises, wastewater treatment systems that are more energy efficient and capable of large volume degradation are a priority. Photochemical decomposition methods have a significant impact on pollutant treatment. The use of these methods in conjunction with a novel designed reactor and hybridization processes can result in considerable treatment results. This research used a fountain system in a UV/H2O2 process to generate a belt-type liquid film with a low thickness and high mixing to remove methyl orange as a model pollutant. The flowrate, H2O2 concentration, temperature, and UV intensity were the parameters evaluated in this series of tests. After 90 minutes under optimum conditions, the maximum degradation of methyl orange was 99.73 percent. The efficiency of the purification process was increased to 99 percent in 75 minutes by using the optimum state of hybridization of UV/US/H2O2 processes. Two deep neural network models and a pseudo-first-order kinetic model were created to fit the experimental data. The results reveal a good fit between the experimental data and the model prediction. The discovered synergistic factor (1.168) and energy yield (2.65 g/kWh) demonstrated the high efficiency of the hybridization process and the outstanding function of the designed system, respectively.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».