Indirect Electrochemical Regeneration of Manganese Oxide ( <scp> MnO <sub>x</sub> </scp> ) – Coated Media
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Manganese (Mn) in drinking water poses aesthetic, health, and operational concerns. One common removal method involves adsorbing soluble Mn(II) onto manganese (III/IV) oxide (MnO x )‐coated media, but this approach typically relies on chemical reagents for surface regeneration. In systems lacking chemical storage, dosing, and containment capacity, this may be impractical. This study demonstrated an alternative regeneration technique using an electrochemical reactor for in situ oxidant production at conditions relevant to drinking water treatment. The reactor generated oxidants, likely free chlorine, and increased the pH of the applied water. Across batch‐scale recirculating, intermittent regeneration, and single‐pass continuous regeneration experiments, electrochemically regenerated MnO x ‐coated media produced ~90% removal of Mn(II), achieving a common treatment goal of 0.02 mg/L. Regeneration was also confirmed by analyzing the average oxidation state of the MnO x surface. Performance depended on several factors, such as raw water Mn, applied voltage, and alkalinity. Although modeling and Mn fractionation suggested limited homogenous oxidation of Mn(II), the formation of some colloidal MnO x may have confounded results in some experimental situations. These findings highlight a promising, reagent‐free strategy for regenerating oxide‐coated media, expanding its applicability for water treatment, especially in isolated systems and point‐of‐use applications.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».