Notice bibliographique
Résumé
Laccase, as a developmental preparation from an industrial enzyme producer, catalyzes the oxidation of selected aromatic compounds. The polymers formed from the reaction are insoluble and are readily removed from solution. Experiments were conducted to evaluate the potential use of laccase in an alternative enzyme-based technology to remove cresols from synthetic wastewater. Reaction parameters were optimized in unbuffered tap water for the removal of o-, m-, and p-cresols. The effects of pH, enzyme dose, PEG addition, dissolved oxygen availability, and hydrogen peroxide addition were investigated. All tests were conducted in continuously stirred batch reactors. Nearly 90% of o-cresol was removed at optimum conditions of pH and enzyme dose, while p- and m-cresols' removals were 80% and 70%, respectively. The optimum pH for the cresols ranged from 5.6 to 7.0. For each substrate, the optimum enzyme dose varied from 0.3 standardized units of catalytic activity for p-cresol to 0.6 standardized units of catalytic activity for m-cresol. Aeration, at higher concentrations of substrate, increased the initial rate of reaction for substrate removal and improved the efficiency of the reaction. The addition of PEG or hydrogen peroxide did not have significant effects on substrate removal. The results from this study have demonstrated the applicability of laccase for the reduction of cresols from wastewater. This study provides a basis for further investigation's into similar enzymatic treatment.Dept. of Civil and Environmental Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2000 .V37. Source: Masters Abstracts International, Volume: 39-02, page: 0556. Advisers: J. K. Bewtra; K. E. Taylor. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2000.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».