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Enregistrement W4405924921 · doi:10.3390/catal15010028

Treatment of Shale Gas Flowback Wastewater by Electroflocculation Combined with Peroxymonosulfate

2024· article· en· W4405924921 sur OpenAlexaff
Yuanjie Liang, Xia Li, Qi Feng, Mohamed Gamal El‐Din, Pamela Chelme‐Ayala, Longjun Xu

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCentre Scientifique et Technique du Bâtiment
Mots-clésShale gasPetroleum engineeringUnconventional oilEnvironmental scienceWastewaterWaste managementOil shaleGeologyEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, potassium peroxymonosulfate was added to an electrolytic cell with an iron anode to achieve the dual flocculation and sulfate-radical-driven oxidative degradation of organic matter in shale gas flowback wastewater. The effects of current density, solution pH, and potassium peroxymonosulfate concentration on organic matter degradation were investigated. The results showed that chemical oxygen demand (COD) removal reached 93.4% at a current density of 40 mA/cm2, pH 7, and a potassium peroxymonosulfate concentration of 1500 mg/L, surpassing the efficiency of single electroflocculation (82.4%). The characterization of the coupled electroflocculation and peroxymonosulfate system confirmed the production of sulfate radicals and identified Fe2O3 as the primary final product in the treated wastewater. The introduction of sulfate significantly enhanced organic matter degradation, accelerated the reaction rate and improved the overall efficiency of the treatment process. This study offers valuable insights into the chemical synergistic treatment approach and its potential applications in organic wastewater treatment.

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 seuil0,763

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2024
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