Advanced oxidation of tertiary wastewater micropollutants with nearly-zero contact time
Notice bibliographique
Résumé
Ozone is a powerful oxidant capable of degrading a wide range of contaminants, but its low mass transfer with conventional devices poses challenges for effective application in advanced oxidation processes and highly reactive matrices such as wastewater. This study evaluates the performance of MITO 3 X ® technology, a system designed to enhance ozone mass transfer and radical yields therefore optimizing the reactivity between pollutants and oxidative species with almost instantaneous contact time (<1 s). This research investigates MITO 3 X ® efficacy in degrading seven pollutants including Methylene blue (MB), 4-chlorobenzoic acid (pCBA), Caffeine (Caf), Acetaminophen (APAP), Ciprofloxacin (Cipro), Carbamazepine (CBZ), and Sulfamethoxazole (SMZ) as a function of water quality (high, medium, and low). Here, ‘high’ denotes dechlorinated, GAC-filtered water without added scavengers; ‘medium’ includes 5 mg. L⁻¹ nitrite (NaNO₂); and ‘low’ includes both 5 mg. L⁻¹ nitrite and 10 mg. L⁻¹ TOC (as methanol) thereby reflecting progressively stronger radical/ozone-scavenging matrices. Results indicate that ozonation efficiency, measured as (C₀-C)/C₀*100, reached up to 85 ± 5 % under high water quality, and approximately 65 % in medium quality, and 45 % in low quality, highlighting the impact of scavengers on advanced oxidation performance. A multivariate analysis examined the effects of MITO 3 X ® operational parameters, including impeller speed, water flow rate, and ozone capacity, on pollutant removal. The mass of ozone injected (e.g., controlled via adjustment of ozone capacity of the ozone generator) was dominant, with mixing and water quality also contributing through their interactions. The results defined operating conditions that maximize removal under nearly zero (e.g., < 1 s) contact time and highlighted the potential of MITO₃X® as a compact, efficient ozonation option for tertiary wastewater treatment and micropollutant control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».