Temporal and Spatial Variation in Hydroxyl Radical Scavenging Capacity in Drinking Water and Correlation to Water Quality Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Advanced oxidation processes (AOPs) are being used more frequently in drinking water treatment plants for purposes such as removing taste and odor-causing compounds or to control recalcitrant organic contaminants. Water’s hydroxyl radical scavenging capacity ( S c ) is an important parameter for AOP design and operation, but due to complexity in its measurement, S c data are limited and knowledge of its temporal and spatial variation is sparse. Furthermore, the feasibility of estimating S c through monitoring common water quality parameters is unclear. The variability in S c of water from five surface water plants and one groundwater plant was measured for 1 year along with total organic carbon, total inorganic carbon, ultraviolet absorbance at 254 nm, and fluorescence emission-excitation matrices. The results showed about a 10–25% variation in the S c, and S c was not well-correlated with any of the water quality parameters measured. The reduction in S c across ultrafiltration treatment was similar to that across conventional treatment (15–30%). Due to the scavenging capacity of the added oxidant, the modeled variation in UV/H 2 O 2 or UV/chlorine performance due to S c variation was small (∼5–10% change in the pollutant removal rate).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».