Oxidation of Microcystis aeruginosa and Microcystins with Peracetic Acid
Notice bibliographique
Résumé
Peracetic acid (PAA) shows potential for use in drinking water treatment as an alternative to prechlorination, such as for mussel control and disinfection by-product precursor destruction, though its impact as a preoxidant during cyanobacterial blooms remains underexplored. Here, Microcystis aeruginosa inactivation and microcystin-LR and -RR release and degradation using PAA were explored. The toxin degradation rates were found to be higher in alkaline conditions than in neutral and acidic conditions. However, all rates were significantly smaller than comparable rates when using free chlorine. The inactivation of M. aeruginosa cells using PAA was faster at acidic pH, showing immediate cell damage and subsequent cell death after 15–60 min of exposure to 10 mg/L PAA. In neutral and alkaline conditions, cell death occurred after a longer lag phase (3–6 h). During cell inactivation, microcystin-LR was released slowly, with <35% of the initial intracellular toxins measured in solution after 12 h of exposure to 10 mg/L PAA. Overall, PAA appears impractically slow for M. aeruginosa cell inactivation or microcystin-LR and -RR destruction in drinking water treatment, but this slow reactivity may also allow it to continue to be applied as a preoxidant for other purposes during cyanobacterial blooms without the risk of toxin release.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».