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Enregistrement W4400743581 · doi:10.1016/j.chemosphere.2024.142862

Application of tryptophan-like fluorescence index to quantify the trace organic compounds removal in wastewater ozonation

2024· article· en· W4400743581 sur OpenAlexaff
Homin Kye, Sook-Hyun Nam, Eunju Kim, Jae-Wuk Koo, Yonghyun Shin, Juwon Lee, Tae-Mun Hwang

Notice bibliographique

RevueChemosphere · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesKorea Environmental Industry and Technology InstituteKorea Agency for Infrastructure Technology Advancement
Mots-clésChemistryRadicalWastewaterOzoneHydroxyl radicalFluorescenceMatrix (chemical analysis)Environmental chemistryReactivity (psychology)ChromatographyOrganic chemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of ozonation, one of the techniques known for destroying organic contaminants from wastewater, depends on the composition of the wastewater matrix. The required ozone (O3) dose is determined based on the target compounds during ozonation. Hydroxyl radicals are quantified using a probe compound. The para-chlorobenzoic acid (pCBA) is typically used as a probe compound to measure hydroxyl radicals. However, real-time measurement is impossible, as the analysis process consumes time and resources. This study aimed to evaluate the spectroscopic characteristics of various organic substances in wastewater ozonation through fluorescence excitation-emission matrix and parallel factor analysis. The study also demonstrated that real-time analyzable tryptophan-like fluorescence (TLF) can be used as a hydroxyl radical index. Importantly, the correlation between para-chlorobenzoic acid and TLF was derived, and the results showed a high correlation (R2 = 0.91), confirming the reliability of our findings. Seven trace organic compounds, classified based on their reactivity with O3 and hydroxyl radicals, were selected as target compounds and treated with O3. The TLF index was used as a model factor for the removal rate of the target compounds. The experimental and model values matched when the O3 dose was below 1.0 g O3/g DOC (RMSE: 0.0445–0.0895).

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 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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