PENGOLAHAN LINDI DENGAN OZON DAN PROSES OKSIDASI LANJUT BERBASIS OZON
Notice bibliographique
Résumé
Limbah industri tekstil di area pinggir kota Surabaya mempunyai karakteristik perbandingan COD dan BOD = 5.57. Limbah jenis ini sulit untuk dibiodegradasi. Studi ini mempelajari tekonologi elektrokoagulasi untuk mengolah limbah tekstil dengan menurunkan intensitas warna, Total Suspended Solid (TSS) dan Chemical Oxygen Demand (COD). Percobaan batch pada suhu kamar dilakukan untuk mempelajari pengaruh pH, jarak elektroda terhadap penurunan warna,TSS dan COD dan membandingkan biaya operasinya jika menggunakan pengolahan kimia.Effisiensi penurunan tertinggi untuk warna (91.96%), TSS (49.17%), dan COD (29.67%) terjadi pada pH awal 4.0 dan jarak elektroda 2 cm dengan elektroda Al/Al. Waktu optimum penurunan intensitas warna dalah 10 menit. Laju penurunan COD adalah : -dC/dt = 0.0053 C +0.056 , dengan C adalah konsentrasi COD. Jumlah sludge yang dihasilkan daripengolahan elektrokoagulasi 3.4 % lebih kecil dibandingkan menggunakan bahan kimia. Biaya yang digunakan untuk pengolahan dengan elektrokoagulasi 52.35 % lebih murah dibandingkan jika menggunakan koagulasi dengan bahan kimia ( tawas). Kata kunci : elektrokoagulasi, penurunan warna, penurunan TSS, laju degradasi COD, imbah tekstil Abstract Waste water from textile industry which is located in one suburb of Surabaya city as characteristic which the ratio of COD to BOD was 5.57. This type of waste water is difficult to be biodegraded. This study investigated elektrokoagulasi technology to treat textile waste water by removing color, total suspended solid, and Chemical Oxygen Demand. Batch experiment at room temperature was carried out to study the effect of pH, electrode distance for color, TSS and COD removal. This study also tried to compare the operation cost between elektrokoagulasi and chemical processes. The best removal efficiencies by Al electrodes was 91.96 % for color, 49.17 % for TSS and 29.67 % for COD which were under initial pH 4.0 and electrodes distance 2 cm. The optimum operation time for color removal was found 10 minutes.The COD degradation rate was - dC/dt = 0.0053 C +0.056, with C= COD concentration. Sludge result from elektrokoagulasi was 3.4 % less than that by chemical treatment.The operation cost for elektrokoagulasi is 52.35 % less than that for chemical coagulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».