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World File Search System臭氧化
混合、传质评估
分区处理是一种有效、快速的控制气味和去除井水中的硫化氢 (H 2 S) 的方法。奥兰多公用事业委员会 (OUC) 是佛罗里达州第二大市政公用事业机构，也是美国第 14 大市政公用事业机构。从 1990 年代末开始，OUC 在 8 个水处理厂安装了空气供给和液氧 (LOX) 供给的臭氧化系统，使用细气泡扩散器 (FBD) 溶解气体，然后使用上下接触盆进行混合、消毒，并完成氧化反应和混合，以减轻井水中的 H 2 S 污染。OUC 不断利用技术变革，例如臭氧生成和溶解方面的进步来改进其处理工艺。它还一直在用较新的氧气供给臭氧发生器升级较旧的臭氧化系统，并结合使用先进建模技术设计的侧流文丘里喷射和管道接触。本文介绍了 OUC 西南水处理厂 (WTP)、康威 WTP 和
医院废水中的抗癌药物多西他赛
抗癌剂专门用于诱导肿瘤细胞死亡，已成为各种环境基质中越来越普遍的污染物。它们的广泛使用使其在多种环境中被检测到，包括医院和制药厂废水、生活污水和地表水。本研究旨在开发一种使用固相萃取 (SPE) 和 HPLC-DAD 测定医院废水中多西紫杉醇残留的分析方法。SPE 方法的 R² 大于 0.99，回收率达到 95%，RSD 小于 2%。LOQ 设定为 10.0 μg L −1，多西紫杉醇没有显著的基质效应。经过验证的 SPE 方法被认为适用于其预期应用，因为所有评估参数均符合当前监管指南中概述的规范。在一周内从圣玛丽亚联邦大学医院 (HUSM) 收集的 14 个废水样本中，其中一个样本的含量为 29.9 μg L −1 (±1.3%)。鉴于 HUSM 的微生物处理系统无法有效去除这种药物，研究了一种使用臭氧化的高级降解工艺。开发了一种分散液液微萃取 (DLLME) 方法用于实验室规模的降解研究，随后将其用于评估实际样品中通过臭氧化降解多西他赛的情况。多西他赛的优化提取条件涉及 10 mL 医院废水样品，pH 值为 9，使用 Na2SO4 调节离子强度。甲醇用作分散溶剂，而氯仿用作萃取溶剂。臭氧化工艺实现了
饮用水消毒和水质评估...
•电容性去离子（CDI）是一项技术，通过将其通过带有多孔电极的间隔通道将离子从水中取出，•臭氧化是一种化学水处理技术，基于将臭氧输液输注到水中•紫外线技术•紫外线使用紫外线，像阳光一样杀死了Microviolet a i a iprove in the Micro-aimisiss•Reverse•Reverse•Reverse（ROV）（ROV）（ROVE）（ROV）（ROVE）（ROVE）（ROVE）通过半渗透膜在压力下将水推下压力•Terafil是一种燃烧的红色粘土多孔培养基，用于过滤和将原水处理成清洁的饮用水，开发的科学和工业研究委员会（CSIR）（CSIR）（CSIR）（CSIR），Bhubaneshwar，Bhubaneshwar•OS-社区规模的Arsenic Filters可能会迅速使用•有机的Arsic filters•iit filter•iit filter•irsur shardur shardur shardur shord fillers inseric kharar sharrags i filters in of insect inseriat khararrags in in y Intration•从水中取出污垢，生锈，淤泥，灰尘和其他颗粒物•太阳能水净化系统
新兴污染物和致病性微生物消除了二次废水的氮化碳光催化过程
化学和生物学的水污染物的复杂性需要有效且可行的治疗方法。在此，使用氮化碳催化剂的光催化臭氧处理有效地用于消除靶向化学污染物的混合物，以及在实际的次级含水量中的大肠杆菌细菌和人类多瘤病毒JC（JC病毒）。在使用尿素和三聚氰胺作为前体制备的催化剂中比较了去角质处理。物理治疗没有明显增强基于尿素的催化剂，而三聚氰胺基（36MCN）材料的结构的改善和MELEM异质结的形成增加了其催化特性。在两组污染物中，光催化的臭氧化系统都优于光解臭，尤其是在臭氧消耗方面。最好的催化剂36mcn，导致消除化学，细菌和病毒污染物所需的臭氧剂量下降57.5％，33.0％和29.0％。羟基自由基还显示为污染物消除的钥匙。臭氧的较高的自由基生产和分解是可能的迹象表明，石墨氮化碳光催化臭氧化的性能更好，这是有效的第三级废水替代方案。
利用 - 吸收 - 氧化过程和净过滤 -
粮食生产的快速工业化已经显着影响了各个部门产生的废水的质量和数量。由于其废水废水引起的环境问题引起了环境问题的一个这样的行业是食品行业，尤其是酱油生产行业。酱油是许多亚洲美食中的主食调味品，其生产涉及复杂的发酵过程，通常导致废水高度颜色，化学化，化学复杂且充满了有机污染物。浪费酱油是酱油制造的副产品，以其高化的化学氧需求（鳕鱼），高水平的有机化合物和浓烈的色彩而闻名，所有这些都会有助于环境污染，如果不正确地管理以应对处理浪费酱油的兴趣和越来越多的兴趣，则对先进的氧化物进行了越来越多的兴趣，并且利用了先进的氧化能力，即利用先进的水平（一定的水）。 （NF），以提高废水质量。AOP包括诸如臭氧化，紫外线（UV）轻处理和芬顿试剂之类的过程，在分解复杂的有机污染物，减少鳕鱼和脱色废水方面非常有效。另一方面，纳米过滤是一种基于膜的分离过程，能够从水中去除溶解的盐，有机分子和颗粒物，使其在废水处理的背景下成为有价值的技术[1]。
降低硝化原理及其机制的进步：教程评论
硝化化合物，在许多工业应用中被广泛用作必需的化学中间体，由于其致癌性，诱变性和致病性特性而构成了明显的环境和健康风险。这些化合物是最持久的污染物之一，为环境修复提供了主要的挑战。传统的去除方法，例如吸附，臭氧化，生物修复和电化学过程，是有效的，特别是对于大规模应用。室温催化减少的最新进展是一种有希望的替代方案，这主要是由于其有效性和所得产物的相对较低的氨基苯酚（AP）的毒性相对较低，这是一种有价值的化学物质。近期对工业废水的全面利用引起了极大的兴趣。因此，探索相关的还原技术，包括在水性生态系统中含有有害物质的废物的回收，不仅是最基本的环境问题，而且对经济绩效至关重要。氮气减少的传统方法o c涉及使用有毒试剂和高能消耗的过程，这会带来显着的环境危害。审查确定了当前理解中的重要差距，例如氢源在还原过程中的确切作用，并强调了该领域进一步探索的必要性。这些进步有可能改善工业过程的经济生存能力和环境可持续性，特别是在废水回收和减少污染的背景下。发展高度有效的可持续催化剂对于选择室温催化减少技术至关重要，这不仅解决了与危险的硝化化合物有关的环境问题，而且对工业废水管理的更广泛挑战有助于。
Kim Phuc Tran. 人工智能在智能制造中的应用：方法与应用。传感器，2021 年。�hal-03544235�
1. Henning, K. 实施工业 4.0 战略计划的建议；美国国家科学与工程院：华盛顿特区，美国，2013 年。 2. Nguyen, H.；Tran, K.；Zeng, X.；Koehl, L.；Castagliola, P.；Bruniaux, P. 智能工厂中的工业物联网、大数据和人工智能：调查与展望。ISSAT 国际商业、金融和工业数据科学会议论文集，越南岘港，2019 年 7 月 5 日至 9 日。 3. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Yi, C. 基于深度强化学习的多标准决策支持系统，用于优化纺织化学工艺。计算机。 Ind. 2021 ，125 ，103373。4. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Yi, C. 使用基于深度 Q 网络的多智能体强化学习对纺织制造过程进行多目标优化。J. Manuf. Syst. 2021 ，即将出版。5. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Changhai, Y. 使用极限学习机、支持向量回归和随机森林对活性染色棉的褪色臭氧化进行建模。文本。Res. J. 2020 ，90 ，896–908。6. Huong, TT；Bac, TP；Long, DM；Luong, TD；Dan, NM；Thang, BD； Tran, KP 使用工业控制系统中的异常检测检测网络攻击：一种联邦学习方法。Comput. Ind. 2021，132，103509。7. Frank, AG；Dalenogare, LS；Ayala, NF 工业 4.0 技术：制造公司的实施模式。Int. J. Prod. Econ. 2019，210，15–26。8. Alcácer, V.；Cruz-Machado, V. 扫描工业 4.0：制造系统技术文献综述。Eng. Sci. Technol. Int. J. 2019，22，899–919。9. Song, Z.；Sun, Y.；Wan, J.；Liang, P. 面向服务制造信息物理系统的数据质量管理。Comput. Electr. Eng. 2017 ，64 ，34–44。10. 徐勇；孙勇；万建；刘晓玲；宋哲。工业大数据故障诊断：分类、评论和应用。IEEE Access 2017 ，5 ，17368–17380。11. 黄PM；李CH 使用深度学习和传感器融合估计刀具磨损和表面粗糙度发展。传感器 2021 ，21 ，5338，doi：10.3390/s21165338。12. 金TH；金HR；Cho, YJ 通过深度学习进行产品检测方法概述。传感器 2021 ，21 ，5039，doi：10.3390/s21155039。13. 黄YC； Chen, YH 使用长短期记忆预测牙科空气涡轮手机在铣削过程中的剩余使用寿命和退化评估。传感器 2021，21，4978，doi：10.3390/s21154978。14. Kim, J.；Ko, J.；Choi, H.；Kim, H. 通过跳跃连接卷积自动编码器使用深度学习检测印刷电路板缺陷。传感器 2021，21，4968，doi：10.3390/s21154968。15. Xia, K.；Saidy, C.；Kirkpatrick, M.；Anumbe, N.；Sheth, A.；Harik, R. 走向机器视觉系统的语义集成以帮助理解制造事件。传感器 2021 , 21 , 4276,doi:10.3390/s21134276。16. Sharma, S.；Koehl, L.；Bruniaux, P.；Zeng, X.；Wang, Z. 开发智能数据驱动系统以推荐个性化时装设计解决方案。传感器 2021，21，4239，doi：10.3390/s21124239。17. Yang, S.；Xu, Z.；Wang, J. 通过深度强化学习实现动态排列流水车间的智能调度决策。传感器 2021，21，1019，doi：10.3390/s21031019。