Innovating Ferro-sonication approach for extracting microplastics from wastewater
Notice bibliographique
Résumé
For accurate and reliable analysis of microplastics (MPs) in wastewater (WW), it is imperative to comprehend the significance of pre-treating WW before analysis. The suspended solids (SS) in the matrix tend to adhere to the MPs during filtration, which interferes with the detection of the MPs. In this regard, the present study aims to develop and optimize a pretreatment method to improve the extraction efficiency of MPs from WW by reducing the SS. A combination of the Fenton reaction and ultrasonication, ferro-sonication (Fe-UlS), was proposed to digest and eliminate the SS from WW. This hybrid pretreatment, Fe-UlS, was optimized for ultrasonication amplitude, treatment time, and hydrogen peroxide dose using response surface methodology (RSM) with a Box-Behnken design, achieving a desirability of 0.984. The optimum conditions for the Fe-UlS, such as the (1:1) Fenton reagent ratio (0.05 M FeSO4: 30 % H2O2), ultrasonication amplitude (31 %), and total process time (30 min) were found to be statistically significant (p < 0.05). The developed method was then employed for the extraction of spiked polyethylene (PE), polypropylene (PP) and polyethylene terephthalate (PET) MPs in real WW and found efficient in removing 83 % of the TSS present in the primary influent were in 30 min at a temperature of 45 °C. Also, the method did not affect the physio-chemical characteristics of the MPs; however, the thermal analysis of PE and PP MPs showed a statistically significant decrease in the melting temperature, as proven by paired t-test analysis. Further, a non-targeted liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) analysis proved that Fe-UlS is a stable process, as it did not cause any leaching of MPs under the optimum pretreatment conditions. Finally, Laser Direct-Infrared Imaging (LD-IR) analysis was conducted to validate the developed Fe-UlS pretreatment approach for MP analysis in real WW. About 3434 MPs were detected in 100 mL of WW primary influent, within the size range of 9 to 500 μm. This hybrid pretreatment approach not only streamlines WW sample processing but also reduces the required concentration of Fenton reagent and processing time, yielding accurate and reliable results for monitoring MPs in WW.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».