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Enregistrement W4388805622 · doi:10.1016/j.envres.2023.117661

Multi-target assessment of advanced oxidation processes-based strategies for indirect potable reuse of tertiary wastewater: Fate of compounds of emerging concerns, microbial and ecotoxicological parameters

2023· article· en· W4388805622 sur OpenAlexaff
Sapia Murgolo, Osvalda De Giglio, Cristina De Ceglie, Francesco Triggiano, Francesca Apollonio, Carla Calia, Chrysovalentinos Pousis, Angelo Marzella, Fabrizio Fasano, Maria Elena Giordano, Maria Giulia Lionetto, Domenico Santoro, Oronzo Santoro, Sérgio Mancini, Claudio Di Iaconi, Marco De Sanctis, Maria Teresa Montagna, G. Máscolo

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMinistero dell'Istruzione e del MeritoRegione PugliaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésReverse osmosisEffluentWastewaterOzoneChemistrySewage treatmentUltrafiltration (renal)Advanced oxidation processPulp and paper industryAdsorptionEnvironmental scienceWastewater reuseEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringChromatographyMembraneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two advanced oxidation processes (AOPs), namely ozone/H2O2 and UV/H2O2, were tested at pilot scale as zero-liquid-discharge alternative treatments for the removal of microbiological (bacteria and viruses), chemical (compounds of emerging concern (CECs)) and genotoxic responses from tertiary municipal wastewater for indirect potable reuse (IPR). The AOP treated effluents were further subjected to granular activated carbon (GAC) adsorption and UV disinfection, following the concept of multiple treatment barriers. As a reference, a consolidated advanced wastewater treatment train consisting of ultrafiltration, UV disinfection, and reverse osmosis (RO) was also employed. The results showed that, for the same electrical energy applied, the ozone/H2O2 treatment was more effective than the UV/H2O2 treatment in removing CECs. Specifically, the ozone/H2O2 treatment, intensified by high pressure and high mixing, achieved an average CECs removal efficiency higher than UV/H2O2 (66.8% with respect to 18.4%). The subsequent GAC adsorption step, applied downstream the AOPs, further improved the removal efficiency of the whole treatment trains, achieving rates of 98.5% and 96.8% for the ozone/H2O2 and UV/H2O2 treatments, respectively. In contrast, the ultrafiltration step of the reference treatment train only achieved a removal percentage of 22.5%, which increased to 99% when reverse osmosis was used as the final step. Microbiological investigations showed that all three wastewater treatment lines displayed good performance in the complete removal of regulated and optional parameters according to both national and the European Directive 2020/2184. Only P. aeruginosa resulted resistant to all treatments with a higher removal by UV/H2O2 when higher UV dose was applied. In addition, E. coli STEC/VTEC and enteric viruses, were found to be completely removed in all tested treatments and no genotoxic activity was detected even after a 1000-fold concentration. The obtained results suggest that the investigated treatments are suitable for groundwater recharge to be used as a potable water source being such a procedure an IPR. The intensified ozone/H2O2 or UV/H2O2 treatments can be conveniently incorporated into a multi-barrier zero-liquid-discharge scheme, thus avoiding the management issues associated with the retentate of the conventional scheme that uses reverse osmosis. By including the chemical cost associated with using 11–12 mg/L of H2O2 in the cost calculations, the overall operational cost (energy plus chemical) required to achieve 50% average CECs removal in tertiary effluent for an hypothetical full-scale plant of 250 m3/h (or 25,000 inhabitants) was 0.183 €/m3 and 0.425 €/m3 for ozone/H2O2 and UV/H2O2 treatment train, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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