Efficient Degradation of Carbamazepine in Continuous and Batch Modes by Laccase-Photo-Fenton-Intensified Hybrid Treatment
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Despite advances in the removal of pharmaceutical residues from aqueous effluents, carbamazepine (CBZ) remains challenging due to its persistence. The low removal efficiency of conventional wastewater treatments reinforces the need to develop innovative approaches, such as hybrid systems. This study combined photo-Fenton reactions with the enzyme laccase (Lac) to effectively remove CBZ from aqueous solutions in batch and continuous-flow regimes. Lac was immobilized on functionalized magnetite nanoparticles (MNPs) to improve stability and operational efficiency. Investigation of the effects of pH, temperature, UVC radiation, and H 2 O 2 dose on Lac activity revealed promising results. Immobilized Lac retained 77.7% of its initial activity after 60 min of UVC exposure. In contrast, the free enzyme lost its activity within 30 min of exposure. In batch mode, the Lac-MNPs/UVC/H 2 O 2 system with 2,2’-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) diammonium salt (ABTS) as the inducer degraded 91.9% of CBZ in 15 min of reaction at neutral pH. For continuous operation mode, optimization based on a Central Composite Rotatable Design achieved 91.1% CBZ removal at 10 min space-time, 20:1 H 2 O 2:CBZ molar ratio, and 30 μmol L –1 ABTS. The high removal efficiency in both batch and continuous modes indicates the potential application of the developed hybrid laccase-photo-Fenton treatment for effective CBZ degradation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».