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Enregistrement W4406138302 · doi:10.1021/acsestwater.4c00762

Electrocoagulation Using a Hybrid Combination of Iron and Aluminum Electrodes with Asymmetric Polarity Reversal

2025· article· en· W4406138302 sur OpenAlexafffund
Mudasar Mahmood, Nael Yasri, Edward P.L. Roberts

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolarity reversalElectrocoagulationAnodePassivationCathodeElectrodeMaterials scienceDissolutionAluminiumPolarity (international relations)Cathodic protectionVoltageChemical engineeringChemistryMetallurgyComposite materialLayer (electronics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the use of asymmetric polarity reversal (PR) in continuous electrocoagulation (EC) for removing silica and hardness using Fe/Al hybrid electrodes. Asymmetric PR takes advantage of aluminum’s tendency to undergo cathodic dissolution by alternating a “forward” current with cheaper iron anodes and a shorter reverse current with aluminum as the anode, as iron cathodes are not prone to dissolution. Adjusting the polarity reversal time (PRT) varied the relative dosing of the Fe and Al coagulants. Silica removal exceeded 95% across all asymmetric PRTs at a fixed charge loading of 2000 C L –1, with energy consumption between 1.44 and 1.93 kWh m –3 . Symmetric 10 min PRT achieved 90% Ca and 75% Mg removal, outperforming direct current (DC) EC. Both asymmetric PRTs of 10 min (Fe) and 30 s (Al) and a symmetric PRT of 10 min (Fe/Al) achieved high contaminant removal and relatively low treatment costs while using different amounts of Fe and Al. These configurations also lowered the cell voltage due to reduced fouling and passivation. This hybrid EC with asymmetric PR offers a novel, cost-effective method for adjusting the performance and optimizing the cost of 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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,304

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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