Electrical Energy Consumption of Multiscale UV-AOP Reactors for Micropollutant Removal in Drinking Water: Facilitated Prediction by Reaction Rate Constants Measured on a Mini-Fluidic Photoreaction System
Notice bibliographique
Résumé
Electrical energy consumption per order ( E EO ) is an important figure-of-merit for the selection and optimization of ultraviolet (UV)-based advanced oxidation processes (UV-AOPs). However, E EO applications are limited by the lack of an accurate and facilitative evaluation method because E EO presents reactor property dependence. In this study, we developed an E EO prediction method for multiscale UV-AOP reactors for micropollutant removal in water. The method utilized the reaction rate constants determined in a reference reactor (e.g., mini-fluidic photoreaction system), complemented by a scale-up method that clarified the dependence of E EO on reactor properties. The predicted results of various UV-AOPs were verified experimentally in four bench/pilot-scale reactors in laboratory and a full-scale flow-through reactor (FFR) in field using sulfamethazine as a model micropollutant. For example, E EO values of 0.105 and 0.058 kWh m –3 order –1 were predicted in the FFR at H 2 O 2 doses of 5 and 10 mg L –1, respectively, which generally agreed with verification results. Additionally, the developed method could assist the identification of appropriate reactors in the laboratory for E EO measurements, providing a valuable supplement for the E EO prediction in practice. The developed method presents acceptable accuracy, convenience, and low cost, which would significantly facilitate E EO evaluations for practical UV-AOP applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».