Abatement of the ecotoxicological risk of landfill leachate by heterogeneous Fenton-like oxidation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Landfill leachates are highly contaminated liquid waste, and their treatment and detoxification are a challenging task. The current system of ecotoxicological risk assessment is complex and time-consuming. It is of fundamental importance to develop simpler and faster tools for the evaluation of the treated liquid waste and for an easier preliminary screening of the most active catalytic formulation/reaction conditions of the Fenton-like process. Here, several analytical techniques have been used for the assessment of the reduction of toxicity of the landfill leachate after Fenton process over copper-zirconia catalyst (ZrCu). Ultraviolet–visible (UV–vis) spectroscopy and absorbable organic halogens (AOX) analysis have been coupled to achieve further insight into the degradation of contaminants. In addition, for the first time, the qualitative abatement of organic compounds is monitored through proton nuclear magnetic resonance (1H NMR) analysis, providing a new method for evaluating the effectiveness of the treatment. Spectroscopic techniques reveal that the Fenton process induces a significant abatement of the aromatic and halogen compounds (51%) in the landfill leachate with a reduction of the toxicity that has been confirmed by ecotoxicological test with algae. These results validate the investigated tool for a simple rapid preliminary evaluation of the detoxification efficacy.
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 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) | 0,000 | 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 ».