Étude de l'adsorption de l'atrazine sur le charbon actif en poudre en présence de tensioactifs
Bibliographic record
Abstract
Les tensioactifs, adjuvants participant à la formulation des pesticides peuvent se trouver en compétition avec ces derniers lors de l'adsorption sur charbon actif en poudre (CAP) utilisé au cours du traitement de potabilisation des eaux. L'adsorption de l'atrazine, qui reste l'un des produits phytosanitaires le plus souvent détecté dans les eaux de surface malgré les réglementations sur son utilisation, a été étudiée en présence de trois tensioactifs afin de déterminer l'influence de ces derniers; il a été choisi un tensioactif anionique (DSS), cationique (BHTA), et un non ionique (DE6). Les résultats ont montré que quelle que soit la nature du tensioactif, celui-ci diminue toujours l'adsorption de l'atrazine pour des pH variant de 3,5 à 10 ce qui a pour conséquence une diminution à la fois de la constante de vitesse (Adams et Bohart) et de la capacité d'adsorption (Langmuir). L'étude de l'influence de l'ordre d'introduction des différents éléments participant à l'adsorption (CAP, atrazine, tensioactif) a montré que la fixation préalable de DSS anionique, favorisée en milieu acide, inhibe davantage l'élimination de l'atrazine. L'application des modèles d'adsorption compétitive et non compétitive de Langmuir n'a pas permis de définir avec certitude la nature des interactions entre l'herbicide et les différents tensioactifs.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".