Feasibility and Statistical Analysis of Sulfanilic Acid Degradation in a Batch Photo-Fenton Process
Notice bibliographique
Résumé
Sulfanilic acid (SA) is a representative sulfonated aromatic amine commonly found in industrial effluents, posing significant risks to both human health and the ecosystem. Efficient and cost-effective treatment of SA-containing wastewater is crucial for sustainable environmental management. This study investigates the performance of the photo-Fenton process in degrading SA-containing wastewater. Three process variables are selected to study their effects on percent total organic carbon (%TOC) removal and final pH (pHFinal): initial total organic carbon concentration (TOC0) (150–250 mg/L), Fe2+ concentration (15–85 mg/L), and H2O2 concentration (1000–1500 mg/L). A combination of response surface methodology (RSM) and Box-Behnken design (BBD) is applied to examine both the individual and interactive effects of these variables. A total of 15 experimental trials are conducted, with the center point repeated three times. The results indicate significant interaction effects between Fe2+ and H2O2 concentrations on %TOC removal, while the interaction between TOC0 and H2O2 concentration notably influences pHFinal. The optimal operating parameters to maximize %TOC removal within 45 min of operation are determined as a TOC0 of 54.2 mg/L, an Fe2+ catalyst concentration of 33.7 mg/L, and an H2O2 concentration of 1403 mg/L. Under these conditions, the predicted %TOC removal and pHFinal were 89.2% and 2.93, respectively, which confirmed through validation experiments. Additionally, a correlation between pHFinal, TOC0, and final TOC concentration (TOCFinal) is observed, leading to the development of a linear model capable of predicting TOCFinal based on TOC0 and pHFinal within the experimental space. The latter finding facilitates online monitoring of the process progress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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 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 ».