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Enregistrement W7165050273 · doi:10.71892/11143/1735

Comparaison expérimentale de procédés de séparation du plastique des matières naturelles

2023· other· fr· W7165050273 sur OpenAlexaboutno aff
Jean-David Lantagne

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental factorDebitageNature Conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’accumulation de microplastique sur les plages est une problématique qui inquiète de plus en plus la communauté scientifique en raison des impacts néfastes sur les écosystèmes et potentiellement sur la santé humaine. Les solutions existantes dans l’industrie des équipements de nettoyage de plage sont intrusives pour la faune des berges puisqu’ils retirent une quantité importante de matières naturelles, essentielles à leur survie. Des municipalités, conscientes de ces effets néfastes, interdisent l’utilisation de ces équipements sur leur plage. Souhaitant intégrer ce nouveau marché écoresponsable, la compagnie Hoola One Technologies a mandaté l’Université de Sherbrooke d’identifier quel procédé de séparation serait le plus adapté et performant pour retirer le plastique de l’environnement tout en rejetant un maximum de matière naturelle dans l’environnement. Pour y arriver, une revue de la littérature a été effectuée dans le but d’identifier les procédés de séparation possédant le plus de potentiel pour répondre à cette problématique. De cette étude, deux procédés ont été identifiés, dont un complètement nouveau n'ayant jamais été testé auparavant et un utilisé dans un contexte de laboratoire. Les deux procédés, traitement par pression positive (TPP) et traitement par pression négative (TPN) utilisent le même principe de séparation qui force de l’eau à l’intérieur des porosités de la matière naturelle en appliquant une variation de pression dans un réservoir de décantation. La matière, ayant absorbée une grande quantité d’eau dans ses pores devient plus dense que l’eau et coule, la séparant ainsi du plastique qui flotte. Cependant, pour réaliser cette pénétration d’eau dans la matière, le procédé TPN utilise une variation de pression négative tandis que le procédé TPP utilise une variation de pression positive. Dans le but d'identifier le procédé le plus adapté aux besoins de Hoola One, une analyse comparative expérimentale a été effectuée avec des bancs d’essai à échelle réduite. Une approche en deux étapes a été utilisée pour cette analyse. La première étape a permis de mieux comprendre ces deux procédés et d’identifier les paramètres d’opération optimaux de ces méthodes de séparation. À l’aide de ceux-ci, la deuxième étape d’essais de performance a permis de caractériser les performances maximales de ces deux procédés selon les critères de taux de séparation de matière naturelle et de capacité volumique de traitement. La conclusion de cette analyse est que le procédé TPP avec un taux de séparation de 77% et une capacité de traitement volumique de 0,022 m3/min est le procédé le plus performant et adapté pour répondre à la problématique de Hoola One.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,303 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission1
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