Search academic texts

Information × Registration Number 2122U001976, Article popup.category Стаття Title popup.author popup.publication 01-01-2022 popup.source_user Сумський державний університет popup.source https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/90412 popup.publisher Sumy State University Description Добре відомий негативний вплив промислових стічних вод на погіршення якості життя через утворення та викид небезпечних забруднюючих речовин, таких як поліциклічні ароматичні вуглеводні (PAHs), у водойми. У статті описано різні підходи до виявлення та моніторингу PAHs (таких як фенантрен, антрацен, флуорантен, аценафтен, хризен, пірен і перилен) у промислових стічних водах. Сенсорні методи є найбільш можливим і широко поширеним підходом для виявлення та аналізу PAHs у промислових стічних водах. Ефективність датчика порівнюється з альтернативними методами, такими як високоефективна рідинна хроматографія (HPLC) і газова хроматографія та масспектрометрія (GC-MS). Відносна продуктивність різних методів виявлення на основі датчиків оцінюється в основній гарантії якості. Крім того, висвітлюються поточні обмеження та майбутні розробки методологічних підходів для їх виявлення. The adverse effects of industrial wastewater are well-known for deteriorating the quality of life through producing and releasing hazardous pollutants like polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) into the water bodies. This review describes different sensing approaches for detecting and monitoring PAHs (such as phenanthrene, anthracene, fluoranthene, acenaphthene, chrysene, pyrene, and perylene) in industrial wastewater. Sensor methods are the most feasible and widely accepted approach for detecting and analysing PAHs in industrial wastewater. The sensor's performance is compared to alternative methods such as high-performance liquid chromatography (HPLC) and gas chromatography & mass spectrometry (GC-MS). The relative performance of different sensor-based detection methodologies is evaluated in essential quality assurance. Also, it highlights current limitations and future developments in the methodological approaches for their detection. popup.nrat_date 2025-03-24 Close