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Enregistrement W4317734082 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-t4mxc

Solar driven in-air plasma discharge for effective activation of water flow through self-suction mechanism

2023· preprint· en· W4317734082 sur OpenAlexaff
Yawen Gao, Hongbo Shi, Ziya Saedi, Binglin Zeng, Xuehua Zhang

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolumetric flow rateEnvironmental scienceWastewaterMaterials scienceVenturi effectEnvironmental engineeringCentrifugal pumpWater flowSewage treatmentChemistryChemical engineeringMechanical engineeringMechanicsEngineeringImpeller

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma activated water(PAW) is water that is treated with cold plasma discharge. The dissolved reactive oxygen and nitrogen species in PAW are desirable for wastewater treatment, environment remediation, food processing and storage, enhanced plant growth in agriculture and many other applications. In this work, we develop microbubble-enhanced PAW production through a self-suction mechanism. Microbubbles form under the strong turbulence effect at the throat of a cavitation tube, transferring active species into a stream of water. As demonstrated by degradation rate of sulfathiazole, a model antibiotic compound in water, the main parameters identified from our experiments to be essential for the activation efficiency are the design of the cavitation tube, the flow rate of the water stream, and the distance from the discharge to the flow. Our three-dimensional numerical simulations reveal the impact of the tube dimensions on the multiphase flow characteristics. The simplicity of self-suction mechanism allowed us to set up a solar-driven, stand-alone cold plasma system to generate PAW outdoor. The as-prepared PAW can boost the growth rate of bean and peanut sprouts in hydroponics about 80% and 66%, respectively. The portable PAW production may open the door to even broader applications of field activated water for applications in sustainable agriculture and in environment remediation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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