Real-time wastewater quality monitoring by fluorescence sensors: Validation for COD and CEC monitoring and implication for carbon footprint reduction
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the applicability of a protein-like fluorescence sensor for wastewater quality monitoring. Several wastewater matrices, including raw, primary, secondary and tertiary effluents from three different wastewater treatment plants were used. Furthermore, the sensor was tested for the monitoring of quaternary effluent in a pilot scale plant installed downstream of a water reuse facility. The pilot plant involved advanced oxidation processes (AOPs) and granular activated carbon (GAC) adsorption. Corrections on excitation/emission matrices (EEMs), including Inner Filter Effect (IFE) and scattering, showed no effect on linear correlation ( R 2 = 0.99 ) between sensor measurement and either raw or corrected benchtop protein-like fluorescence data, suggesting that for this application the signal from the sensor might be interpreted without the need for further adjustments. Furthermore, the use of quenched, diluted and filtered samples did not affect such correlations. Overall, the fluorescence sensor showed a very high capability to monitor a wide range of wastewater matrices, including raw, primary, secondary, tertiary, and quaternary effluents, providing fast information on the efficiency of the processes. The protein-like fluorescence monitoring by the real-time sensor was validated online through 9 days of 24-hour continuous monitoring of tertiary wastewater effluents. The employed fluorescence sensor was validated for monitoring the removal of contaminants of emerging concern (CEC), including a wide range of pharmaceuticals, in different AOP systems (ozone and UV based). In view of the results reported in this study, possible environmental implications for the reduction of the carbon footprint have emerged: the use of fluorescence sensors may contribute to the optimization of processes and the reduction of secondary pollution. • Protein-like fluorescence sensor tracks process efficiency. • Fluorescence sensor allows the monitoring of tertiary and quaternary treatments. • Wastewater quality (e.g., COD) can be controlled by fluorescence sensor data. • Fluorescence sensor may be an innovative tool for the real-time monitoring of CEC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | medium |
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».