Removal efficiencies of wastewater treatment technologies for top pharmaceuticals
Notice bibliographique
Résumé
The presence of pharmaceuticals in wastewater, and their subsequent release into the environment have attracted growing public concern. Although studies have been performed to detect pharmaceuticals in wastewater effluents, little research has been conducted to assess the efficiency of pharmaceutical removal using different treatment technologies. To assess the removal efficiencies of pharmaceuticals from wastewater, samples taken from wastewater treatment plants in Nova Scotia and New Brunswick were analysed for 12 of the top 20 pharmaceuticals sold in Canada, and 2 metabolites. Pharmaceutical concentrations were quantified, and average removal efficiencies of pharmaceuticals were calculated at the 95% confidence level. The average pharmaceutical removal efficiencies for 9 technologies: aerated lagoon, extended aeration, facultative lagoon, membrane bioreactor, modified secondary, oxidation ditch, primary treatment, rotating biological contactor and sequencing batch reactor technologies, were determined to be 95.1±0.3%, 87±1%, 94±4%, 97%, 82±4%, 93.8±0.6%, -23±6%, 87.4±0.4%, and 75±4% respectively. The negative removal efficiency of primary treatment was due to sampling uncertainty introduced by several hours of retention time. Further experiments were performed to assess dissolved oxygen, chemical oxygen demand, total suspended solids, colour, and turbidity of the samples. The results help establish fundamental knowledge for studying pharmaceuticals in wastewater treatment, where improvements need to be made for better preventing pharmaceuticals from releasing into the environment
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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 | 0,001 | 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 ».