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Enregistrement W6903169751 · doi:10.1021/es5017558.s001

Application\nof a Solar UV/Chlorine Advanced Oxidation\nProcess to Oil Sands Process-Affected Water Remediation

2016· article· en· W6903169751 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsTailingsDegradation (telecommunications)BiodegradationEnvironmental remediationMicrobial biodegradationOrganic chemicalsRaw water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The\nsolar UV/chlorine process has emerged as a novel advanced oxidation\nprocess for industrial and municipal wastewaters. Currently, its practical\napplication to oil sands process-affected water (OSPW) remediation\nhas been studied to treat fresh OSPW retained in large tailings ponds,\nwhich can cause significant adverse environmental impacts on ground\nand surface waters in Northern Alberta, Canada. Degradation of naphthenic\nacids (NAs) and fluorophore organic compounds in OSPW was investigated.\nIn a laboratory-scale UV/chlorine treatment, the NAs degradation was\nclearly structure-dependent and hydroxyl radical-based. In terms of\nthe NAs degradation rate, the raw OSPW (pH ∼ 8.3) rates were\nhigher than those at an alkaline condition (pH = 10). Under actual\nsunlight, direct solar photolysis partially degraded fluorophore organic\ncompounds, as indicated by the qualitative synchronous fluorescence\nspectra (SFS) of the OSPW, but did not impact NAs degradation. The\nsolar/chlorine process effectively removed NAs (75–84% removal)\nand fluorophore organic compounds in OSPW in the presence of 200 or\n300 mg L<sup>–1</sup> OCl<sup>–</sup>. The acute toxicity\nof OSPW toward Vibrio fischeri was\nreduced after the solar/chlorine treatment. However, the OSPW toxicity\ntoward goldfish primary kidney macrophages after solar/chlorine treatment\nshowed no obvious toxicity reduction versus that of untreated OSPW,\nwhich warrants further study for process optimization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,025

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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