Online control of UV and UV/H2O2 processes targeted for the removal of contaminants of emerging concern (CEC) by a fluorescence sensor
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the online and real-time monitoring of contaminants of emerging concern (CEC) using a microbial/tryptophan-like fluorescence sensor in a quaternary AOP (advanced oxidation process) pilot plant installed downstream of a tertiary municipal wastewater treatment plant (WWTP). Real-time fluorescence measurements were validated with lab-scale tryptophan-like fluorescence. Changes in water quality induced by different UV or UV/H 2 O 2 doses were detected by the fluorescence sensor allowing real-time control of processes. The removal of CEC was discussed considering their photo-susceptibility and reactivity with •OH and then classified into three groups based on their reactivity and removal efficiency (RE). Linear models of CEC removal developed using real-time fluorescence removal as a surrogate parameter resulted very accurate (overall R 2 ≥ 0.90 ) for most of CEC. Furthermore, real-time fluorescence data were successfully used to predict i) pseudo-observed first-order degradation rate constants of CEC ( R 2 = 0.99 ), and ii) UV doses during both UV and UV/H 2 O 2 processes ( R 2 > 0.90 ). The findings of this study demonstrated that fluorescence sensors can be employed in operational relevant environment to monitor a broad range of CEC and control UV doses during UV-AOPs. Therefore, the implementation of fluorescence sensors is expected for optimizing costs, energy consumption and efficiency of quaternary wastewater treatments. • Fluorescence sensor can detect fast changes in water quality during AOPs • CEC and fluorescence sensor removal during UV/H2O2 process are strongly correlated • Real-time monitoring of fluorescence allows UV dose control in UV-based AOPs • CEC degradation rate constants can be predicted by real-time fluorescence data
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».