Electrochemical Denitrification of Synthetic Aqueous Solution and Actual Contaminated Well Water: RSM Modeling, Kinetic Study, Monte Carlo Optimization, and Sensitivity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The process of electrochemical denitrification is applied with the aim of converting nitrate () to N 2 gas by reducing nitrate and oxidizing by‐products such as ammonia (). In this study, Ti/RuO 2 and graphite were used as anode and cathode electrodes, respectively, to treat synthetic aqueous solutions containing different concentrations of nitrate ions. Nitrate initial concentration (2.75–55 mg NO 3 ‐N/lit), voltage (2.5–30 V), pH (3–13), electrode distance (ED = 0.5–3.5 cm), and reaction time (10–180 min) were the main studied operating parameters for the electrochemical denitrification (ECD) reactor. The experiments were designed using the central composite design (CCD) method. The experimental results were modeled with the response surface methodology (RSM) technique. Scanning electron microscope (SEM), X‐ray diffraction analyzer (XRD), and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) characterized electrodes were performed before and after all experiments. Optimization and sensitivity analysis was performed using the Monte Carlo simulation (MSC) approach. The energy consumption and current efficiency were calculated for the ECD reactor. Kinetic models of zero, first, and second order were evaluated, and the second‐order model was selected as the best kinetic model. Also, the effect of adding monovalent, divalent salts, and organic compounds to the process was evaluated. Finally, three nitrate‐contaminated water wells were selected near agricultural lands as real samples and investigated the performance of the ECD process on the samples. The performance of the ECD reactor for the real samples showed some decrease compared to the synthetic samples.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».