Evaluation of innovative water treatments at molecular level based on high resolution mass spectrometry and advanced statistical tools
Notice bibliographique
Résumé
This work aims at integrating the last advances in high resolution mass spectrometry (HRMS) and statistical analysis to develop and optimize a smart methodology (workflow) for the assessment of the performance of innovative water treatments using different technological approaches based on advanced oxidation processes with UV-254nm: (i) UV/K2S2O8, where oxidation takes place mainly following the initial formation of sulfate radicals, (ii) UV/KHSO5, where oxidation begins with the formation of both sulfate and hydroxyl radicals and (iii) UV/H2O2, when only the formation of hydroxyl radicals takes place initially. Experiments were carried out using secondary effluent from a local wastewater treatment plant. The developed workflow allows the evaluation of the treatments in terms of overall oxidation through the careful study of Van Krevelen diagrams, where all information of the HRMS chromatograms is considered. The potential formation of transformation products with sulfur due to the sulfate radicals was also evaluated using statistical tools based on the accurate mass and the isotopic pattern. In a similar way, the potential addition of halogens was also assessed. Finally, the behavior of a large number of micropollutants with a wide range of physicochemical properties was studied using suspect screening strategies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».