Adsorption dynamique en phase liquide sur charbon actif : comparaison et simplification de différents modèles
Bibliographic record
Abstract
L'adsorption en phase liquide sur charbon actif est un sujet très travaillé sur le plan expérimental et de plus en plus dans le domaine de la modélisation. Les tentatives de description des courbes de percée ou de fuite des filtres montrant la saturation du matériau adsorbant remontent aux travaux de BOHART et ADAMS en 1920. D'autres équations avec d'autres approximations ont été proposées par la suite (THOMAS 1944 ; DOLE et KLOLZ 1946), HUTCHINS (1973) ; plus récemment, WOLBORSKA (1989) ou CLARK (1987) ont proposé d'autres modèles. Nous avons essayé de faire le point sur ces différents modèles, de montrer leurs origines communes, souvent à partir des équations de BOHART et ADAMS, les approximations apportées limitant leur domaine d'application, les grandeurs qu'ils permettent de déterminer : capacité maximum d'adsorption, constante cinétique d'adsorption, vitesse de déplacement du front d'adsorption. De tous ces modèles, un seul (CLARK 1987) permet une bonne représentation des courbes de percée. Nous en avons proposé une linéarisaüon qui facilite la détermination des paramètres nécessaires au calcul des courbes de fuite. Tous ces modèles ont été testés sur les résultats expérimentaux obtenus pour l'adsorption d'un tensioactif anionique : le décylsulfonate de sodium et ceci sur cinq petites colonnes de hauteurs différentes de charbon actif. Le modèle de CLARK a également été appliqué à des résultats obtenus au laboratoire (El HANI, 1987) sur l'adsorption et la dégradation biologique des acides humiques sur un filtre de charbon de 1m de haut, sur une période beaucoup plus longue (1 mois) et avec des lavages du filtre. Ce modèle permet de calculer la part qui n'est pas simplement de l'adsorption rapide (dégradation biologique et adsorption lente).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Simulation or modeling | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Bench or experimental | low |
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".