Simultaneous degradation of multiple micropollutants in flowing water by mild and strong microbubble-enhanced cold plasma activation
Notice bibliographique
Résumé
Elimination of stubborn organic micropollutants from water is crucial for bioaccumulation prevention and ecosystem protection. Cold plasma activation technology is a clean, sustainable, and highly effective approach to the degradation of micropollutants and pathogens in contaminated water. In this study, we focus on understanding the processes of simultaneous degradation of multiple micropollutants (8 types at maximum) in flowing water by recently developed microbubble-enhanced cold plasma activation (MB-CPA) technology. The degradation of the micropollutants with the treatment time was analyzed by using ultrahigh performance liquid chromatography coupled to a triple quadrupole mass spectrometer (UHPLC-QQQ-MS). We found that the degradation efficiencies of all compounds increase rapidly under strong activation conditions that can lead to above 98 % removal of a model compound. After long treatment duration or at a fast flow rate, the removal efficiency was sufficiently high for all compounds that were either easy or hard to degrade. The large variation in degradation efficiencies was present under mild activation conditions. The electron spinning resonance measurements reveal a greater abundance of hydroxyl radicals in treated synthetic river water and pure water, highlighting the effects of water matrix on the degradation efficiency. The understanding from this work may help to design the activation process and minimize the energy consumption for the simultaneous elimination of pollutants in diverse and complex water bodies by cold plasma technology. • Microbubble enhanced cold plasma activation with tunable activation level. • Portable and solar-driven cold plasma activation set up (< 80 W). • Simultaneous removal of 8 micropollutants within 35 min in complex water matrices. • Investigating kinetics and mechanisms of degradation/disinfection with interference. • Establishing model compound-based degradation benchmark for versatile micropollutants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».