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Record W7111560479

Impact de fibres cellulosiques fonctionnalisées aux (hydr)oxydes de fer en traitement des eaux

2025· other· fr· W7111560479 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFlocculationFulvic acidHomogeneous
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les eaux usées pétrochimiques posent un important enjeu environnemental au Canada, en raison de leur lente décantation et de leur toxicité, principalement attribuables à leur forte teneur en acides naphténiques (NA) et en composés organiques récalcitrants aux traitements conventionnels. L’objectif principal de cette recherche est d’explorer une stratégie innovante combinant des polymères synthétiques (polyacrylamide, PAM) et des fibres cellulosiques fonctionnalisées par greffage de fer, issues notamment de papier recyclé, afin d’améliorer significativement l’efficacité du procédé de floculation appliqué aux effluents pétrochimiques, caractérisés par leur complexité. Des essais jar test ont permis d’évaluer l’efficacité de différents polyacrylamides (c-PAM et a-PAM) seuls ou en combinés à des fibres greffées ou non. Le greffage au fer a renforcé la capacité d’adsorption et de pontage entre particules colloïdales et matières organiques dissoutes. Les meilleurs résultats ont été obtenus avec le c- PAM 3 associé aux fibres greffées, permettant d’éliminer jusqu’à 66 % d’acides naphténiques et 55-66 % du carbone organique total (COT) avec une turbidité résiduelle inférieure à 2 NTU dans des conditions optimisées. Une des conclusions majeures est l’importance cruciale du rapport optimal entre fibres et polymère pour éviter les phénomènes de surdosage, tels que la restabilisation des flocs ou la diminution des performances d’adsorption, de plus, les fibres favorisent la formation de flocs robustes et facilement déshydratables. Les résultats préliminaires obtenus sur d’autres types d’eaux usées (hydrocarbures, lixiviats, compost, eaux agroalimentaires) témoignent du potentiel plus large de cette technologie. Ces perspectives ouvrent la voie à des travaux futurs prometteurs, notamment dans le cadre d’un doctorat, pour généraliser et approfondir l’application de cette approche innovante à une diversité d’effluents industriels complexes. Un concept innovant de traitement basé sur un réacteur 3-en-1, combinant floculation, séparation solide-liquide et déshydratation dans une seule unité grâce aux fibres comme agent de pontage, a été développé et publié en 2025 dans npj Clean Water (facteur d’impact: 12,3). (CHAPITRE 4) D’abord testé sur des eaux africaines très turbides, il a ensuite été évalué sur les effluents pétrochimiques dans un second article soumis. Cette technologie, à la fois performante, et écologique, présente un fort potentiel d’intégration dans les procédés industriels existants.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.016
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.289 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
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".

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Published2025
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