Catalytic ozonation of wastewater at pilot scale for disinfection and the removal of contaminants of emerging concerns
Bibliographic record
Abstract
La consommation de produits chimiques est en constante augmentation, incluant des composés ayant des effets encore indéfinis sur l'environnement et la santé humaine, et qui ont ainsi été nommés Contaminants d'Intérêt Émergent (CIE). Ces contaminants font souvent leur chemin jusqu'aux stations d'épuration des eaux usées après leur utilisation ou rejet. Les stations d'épuration ont été crées pour traiter les polluants conventionnels, laissant ainsi passer en grande partie les CIE. Leur concentration dans l'eau est généralement basse, dans les ug/L ou moins, mais ils sont continuellement déversés dans l'environnement et des études ont démontrés des effets à ces concentrations minimes. Ces CIE peuvent être des drogues illégales, pesticides ou des produits pharmaceutiques et cosmétiques. L'enlèvement des CIE par l'ozone a été démontré, et ce procédé est maintenant proposé comme technologie de traitement afin de respecter la nouvelle loi concernant l'enlèvement des CIE établie en Suisse, le premier pays ayant une norme sur ces contaminants. Cependant, des quantités importantes d'ozone sont requises afin d'enlever suffisamment les CIE, engendrant de large coûts en capital et d'opération. L'utilisation de catalyseurs à base de métaux avec l'ozone a été démontrée prometteur, à l'échelle laboratoire, pour la réduction de DCO et l'enlèvement de certains CIE. Air Liquide Canada, le partenaire industriel dans ce projet, à ainsi fait l'acquisition d'un système pilote d'ozonation catalytique afin de tester le procédé dans une station d'épuration, et un partenariat a été créé avec Trent et McGill University pour étudier cette technologie novatrice pour la désinfection d'eau dépuration et l'enlèvement de CIE. L'objectif de la thèse était de déterminer le potentiel de l'ozonation catalytique, en comparaison avec l'ozonation conventionnelle, pour désinfecter, enlever les CIE et réduire la toxicité dans l'eau d'épuration. Les catalyseurs sélectionnés ont d'abord été testés en laboratoire puis à l'échelle pilote sur l'effluent de la station d'épuration de la Régie d'assainissement des eaux du bassin de La Prairie.En utilisant un plan factoriel 3^2 et le décompte de bactéries E.coli comme méthode de mesure, cinq catalyseurs potentiels ont été testés et les matériaux les plus prometteurs déterminés furent Al2O3_A, un catalyseur à base d'aluminium oxydé, et TAO3®. La prochaine étape fut de trouver la charge et le placement optimal dans la colonne d'ozonation pour chaque catalyseur. Les résultats ont montré qu'augmenter la charge au dessus de 80 g/L n'améliorait pas l'efficacité, et que le TAO3 est plus efficace quand placé en milieu de colonne tandis que Al2O3_A était plus efficace en bas de colonne. L'analyse statistique a permis de démontrer que les deux catalyseurs permettent une réduction significative de la dose d'ozone requise pour atteindre une cible de désinfection de 2 MPN/mL pour les coliformes fécaux. Une réduction de 2,5 mgO3/L sur l'ozone requise a été atteinte pour les deux catalyseurs en comparaison avec l'ozonation conventionnelle. En utilisant les conditions optimales déterminées, un test avec triplicata a été effectué avec une analyse complète comprenant désinfection, enlèvement CIE, formation de formaldéhyde, toxicité aiguë, activité estrogénique, DOC et COT. Les résultats pour l'Al2O3_A ont confirmé une réduction de dose de 2.5 mgO3/L par rapport à l'ozonation, et ont indiqué un enlèvement complémentaire > 15% pour 7 des 10 CIE détectés. La toxicité aiguë n'a pas augmenté en cours de traitement et aucune amélioration n'a été observée pour la formation de formaldéhyde, ni la réduction de DOC et de COT. L'ozonation catalytique a été démontré prometteuse pour aider les opérateurs de stations d'épuration à rencontrer les normes plus strictes de qualité de l'effluent. Analyse économique, optimisation et mise à l'échelle sont maintenant requis pour poursuivre l'investigation de cette technologie novatrice.
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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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".