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Enregistrement W4388571175 · doi:10.1016/j.scitotenv.2023.168378

Microplastics attenuation from surface water to drinking water: Impact of treatment and managed aquifer recharge – and identification uncertainties

2023· article· en· W4388571175 sur OpenAlexaff
Daniele la Cecilia, Matthias Philipp, Rälf Kaegi, Mario Schirmer, Christian Moeck

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésGroundwater rechargeAquiferEnvironmental scienceGroundwaterWater treatmentMicroplasticsSurface waterHydrology (agriculture)ContaminationFiltration (mathematics)Environmental chemistryEnvironmental engineeringChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

River water can be used to recharge aquifers exploited for drinking water production. Several recent studies reported microplastics (MPs) in river water, and therefore, the potential contamination of groundwater by MPs is a growing concern among stakeholders and citizens. In this research, we investigate the fate of MPs (> 20 μm) along six different stages of a major Managed Aquifer Recharge (MAR)-water supply system in Switzerland. About 20 l of water were filtered using steel meshes at each location in triplicates. In the laboratory, MPs deposited on the anodisc filters were identified using Focal Plane Array (FPA) micro-Fourier-Transform-InfraRed (μFTIR) spectroscopy. The obtained hyperspectral data were processed using the imaging software Microplastics Finder for MPs identification and classification. Our results revealed a 20-fold decrease in MPs concentration from the Rhine River bed water (112 ± 27.4 MPs/l) to after the coagulation, flocculation and sedimentation (5.5 ± 2.2 MPs/l), a further 3-fold decrease to after the sand-filtration system (1.8 ± 0.9 MPs/l), corresponding to an overall removal efficiency of 98.4 %. The MPs concentrations remained low following MAR (2.7 ± 0.7 MPs/l) through a Quaternary gravel aquifer. Activated carbon filters did not substantially further reduce MPs concentrations. The percentage of fragments (≈95 %) prevailed over fibers (≈5 %) at all locations, with fibers being longer and more abundant in the river water. Overall, this study demonstrates the effectiveness of the treatment systems to remove MPs larger than 20 μm. Finally, we calculated an uncertainty in MPs concentrations of one order of magnitude depending on the user-defined parameters inside the MPs identification and classification model. The Quality Assurance/Quality Control approach followed during laboratory analysis highlighted an accumulation of surrogate particles at the edges of the disc, which would have an impact for MPs number upscaling.

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)0,001
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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