Removal of Model Aromatic Hydrocarbons from Aqueous Media with a Ferric Sulfate–Lime Softening Coagulant System
Notice bibliographique
Résumé
The removal of model hydrocarbon oil systems (4-nitrophenol (PNP) and naphthalene) from laboratory water was evaluated using a ferric sulfate and a lime-softening coagulant system. This study addresses the availability of a methodology that documents the removal of BTEX related compounds and optimizes the ferric-based coagulant system in alkaline media. The Box–Behnken design with Response Surface Methodology enabled the optimization of the conditions for the removal (%) of the model compounds for the coagulation process. Three independent variables were considered: coagulant dosage (10–100 mg/L PNP and 30–100 mg/L naphthalene), lime dosage (50–200%), and initial pollutant concentration (1–35 mg/L PNP and 1–25 mg/L naphthalene). The response optimization showed a 28% removal of PNP at optimal conditions: 74.5 mg/L ferric sulfate, 136% lime dosage, and initial PNP concentration of 2 mg/L. The optimal conditions for naphthalene removal were 42 mg/L ferric sulfate, 50% lime dosage, and an initial concentration of naphthalene (16.3 mg/L) to obtain a 90% removal efficiency. The coagulation process was modeled by adsorption isotherms (Langmuir for PNP; Freundlich for Naphthalene). The surface properties of flocs were investigated with pHpzc, solid-state UV absorbance spectra, and optical microscopy to gain insight into the role of adsorption in the ferric coagulation process.
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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) | 0,001 | 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 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 ».