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Record W2163019057 · doi:10.7202/705217ar

Sous-produits de réaction formés lors de la filtration sur charbon actif de composés phénoliques en présence d'ions chlorite

2005· article· fr· W2163019057 on OpenAlexaff
Nathalie Karpel Vel Leitner, J. De Laat, H. Suty, M. Doré

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicBiodiesel Production and Applications
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsChemistryMedicinal chemistryNuclear chemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'étude des interactions entre les ions chlorite, un charbon actif en grains (CAG CECA 40) et des composés phénoliques (phénol et para-nitrophénol) a été réalisée à partir d'expériences de filtration sur mini-colonnes de CAG de solutions aqueuses de chlorite et du composé organique en mélange ([C10 2 -] inf=50 mg.l-¹; [Composé Organique]jnf=200 µmol.l-¹ ; 3 g de CAG; Vitesse de filtration: 3,7 m.h-¹). Les résultats obtenus ont permis de montrer que la présence de chlorite conduit à une augmentation des capacités du CAG vis-à-vis de l'élimination du phénol et du para-nitrophénol. Cette augmentation résulte de réactions chimiques entre le composé organique et les sous-produits de décomposition des ions chlorite par le charbon actif. Les analyses par couplage CG/SM des extraits issus des charbons actifs à la fin des filtrations ont permis de mettre en évidence la présence de nombreux composés adsorbés sur le charbon actif. Les composés identifiés résultent de réactions d'oxydation, de deshydroxylation, de carboxylation, d'halogénation, d'hydroxylation et de dimérisation. L'action des ions chlorite sur le charbon actif peut conduire à la formation de radicaux à la surface du charbon actif ou en solution capables de réagir avec les composés organiques pour former les sous-produits observés.

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

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.373
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.270 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2005
Admission routes1
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