MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6987755067

Traitement de l'air par biofiltration d'un effluent contaminé aux vapeurs de styrene

2007· other· fr· W6987755067 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2007
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWet scrubberEnvironmental pollutionPoison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'air que nous respirons est de plus en plus pollué et de nombreuses grandes villes à travers le monde sont affectées par cette pollution résultant, entre autres, en pluies acides et en smog. Ce dernier est une conséquence directe de l'émission à l'atmosphère de composés organiques volatils (COV), d'oxydes d'azote, de matières particulaires, etc. Les COV sont photochimiquement réactifs et se transforment en polluants secondaires toxiques comme l'ozone, composant majeur du smog. Cette étude traite d'un COV en particulier, le styrène. Le styrène est majoritairement utilisé pour produire différents types de matières plastiques et de caoutchoucs synthétiques. Le styrène fait partie de la liste des substances toxiques de la Loi canadienne sur la protection de l'environnement de 1999 adoptée par le Gouvernement du Canada et toujours en vigueur aujourd'hui. L'utilisation de technologies conventionnelles (ex.: adsorption, incinération) pour le traitement des COV est efficace lorsque la concentration de tels contaminants dans l'air est élevée ([supérieur à] 7 g*m[indice supérieur -3]). Pour une concentration plus faible, ces procédés perdent de leur attrait parce que les coûts d'utilisation augmentent. Dans ce cas, les procédés biologiques deviennent efficaces et rentables. Par ailleurs, ils sont beaucoup moins nocifs pour l'environnement. Le groupe Biocom de l'Université de Sherbrooke étudie un de ces bioprocédés soit la biofiltration depuis plus de 15 ans. Diverses expériences ont été menées à l'échelle laboratoire sur une période d'un peu plus d'un an pour évaluer les performances d'un biofiltre alimenté avec du styrène. La concentration de styrène dans l'air à l'entrée du biofiltre a été variée de 60 à 1100 ppmv pour un débit d'air pollué de 1 m[indice supérieur 3]*h[indice supérieur -1]. De plus, l'azote étant un nutriment essentiel pour les micro-organismes, une étude sur l'influence de sa concentration sur les performances d'un biofiltre a été effectuée. Les résultats ont confirmé que lorsque la concentration d'azote augmente, le biofiltre élimine de plus en plus de polluant jusqu'à une concentration limite d'azote pour laquelle l'élimination du contaminant se stabilise, N = 3 g*L[indice supérieur -1] dans le cas de cette étude. Ces expériences montrent qu'il est possible d'éliminer biologiquement le styrène en causant peu de pollution secondaire.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)→Travaux en français237 207→