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Enregistrement W4392357017 · doi:10.26434/chemrxiv-2024-jrjkk

Microplastics and nanoplastics in water: Improving removal in wastewater treatment plants with alternative coagulants

2024· preprint· en· W4392357017 sur OpenAlexafffund
Sinan Abi Farraj, Mathieu Lapointe, Rafael S. Kurusu, Nathalie Tufenkji

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMcGill UniversityKillam TrustsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésMicroplasticsWastewaterEnvironmental scienceWaste managementSewage treatmentEnvironmental engineeringChemistryEnvironmental chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to growing concerns of plastic pollution release into water bodies, it is imperative to understand and assess the removal of nanoplastics and microplastics during wastewater treatment processes. Although earlier studies have shown high removal of plastic contaminants during coagulation, flocculation and settling, a limited number of experiments have examined the removal of nanoplastics in relevant water chemistries including higher pH values and in the presence of organics. In this study, the removal of nanoplastics and microfibers is assessed using conventional (alum) and alternative coagulants including aluminum chlorohydrate (ACH) and cationic polyamines (pDADMAC) in a synthetic wastewater matrix for pH conditions between 7 and 8.6. Our results show that plastic removal is considerably reduced at higher pH values when alum is used as a coagulant. At the shorter settling time of 30 s, removal of pristine and aged nanoplastics declined from 64 ± 3% and 76 ± 3% respectively (pH 7) to less than 20% at pH values higher than 7.8. Similarly, polyester microfiber removal was observed to decline from 97 ± 1% at pH 7 to 85 ± 3% at pH 8.6 for samples collected after 3 min of settling. Replacing alum with polynuclear aluminum coagulants resulted in greater plastic contaminant removal at pH values above 8 with a maximum observed microfiber removal of 95 ± 1% (ACH; pH 8.6; 3 min settling time) and a maximum observed nanoplastic removal of 71 ± 5% (ACH+pDADMAC; pH 8.2; 30 s settling time). Quartz crystal microbalance with dissipation monitoring (QCM-D) measurements revealed that ACH coagulant species results in a thicker deposition layer on negatively charged surfaces compared to alum. The addition of pDADMAC to ACH led to a more favorable interaction with a model negatively charged surface, indicated by a faster and more rigid deposition of the alternative coagulant. Taken together, these results show that environmental conditions, including water pH and interactions with wastewater colloids, affect plastic contaminant removal during primary wastewater treatment. Alternative coagulants, particularly ones that contain stable cationic species, offer municipalities improved removal of plastic contaminants under these challenging treatment conditions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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