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Enregistrement W4391542404 · doi:10.3390/pr12020339

Integrated and Hybrid Processes for the Treatment of Actual Wastewaters Containing Micropollutants: A Review on Recent Advances

2024· review· en· W4391542404 sur OpenAlexafffund
Mina Asheghmoalla, Mehrab Mehrvar

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceBiochemical engineeringWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global concern regarding the release of micropollutants (MPs) into the environment has grown significantly. Considerable amounts of persistent micropollutants are present in industrial discharges. Depending solely on a singular treatment approach is inadequate for the effective removal of MPs from wastewater due to their complex composition. The performance of different treatment methods to meet the discharge standards has been widely studied. These efforts are classified as hybrid and sequential processes. Despite their adequate performance, the optimization and industrial application of these methods could be challenging and costly. This review focuses on integrated (sequential) and hybrid processes for MP removal from actual wastewater. Furthermore, to provide a thorough grasp of the treatment approaches, the operational conditions, the source of wastewater containing MPs, and its characteristics are detailed. It is concluded that the optimal sequence to achieve the removal of MPs involves biological treatment followed by an advanced oxidation process (AOP) with a final passage through an activated carbon column. To refine this process further, a membrane unit could be added based on the desired effluent quality. Nevertheless, considering practical feasibility, this study identifies specific areas requiring additional research to implement this integrated treatment strategy effectively.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations54
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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