METODA PENGHILANGAN LOGAM MERKURI DI DALAM AIR LIMBAH INDUSTRI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Industry is a potential source of water pollution, it produces pollutants that are extremely harmful to people and the environment. Many industrial facilities use freshwater to carry away waste from the plant and into rivers, lakes and oceans. Inorganic industrial wastes are more difficult to control and potentially more hazardous Industries discharge a variety of toxic compounds and heavy metals. The most pollutans heavy metals are Lead, Cadmium, Copper, Chromium, Selenium, Mercury, Nickel, Zinc, Arsen and Chromium. Heavy metals are dangerous because they tend to bioaccumulate. Mercury for example, causes damages to the brain and the central nervous system, causes psychological changes and makes development changes in young children. Normally Mercury is a toxic substance which has no known function in human biochemistry. There are several methods to eliminate or remove mercury in water such as chemical oxidation process, ion exchange process, adsorption process, an electrochemical process, reverse osmosis process and other alternative methods likes biosorption. Each method has strengths and weaknesses, therefore to choose the method of removing of mercury in wastewater depending on pollutants conditions such as concentrations of mercury in wastewater, types of mercury, mercury concentrations in treated water, land availability, flow rate of wastewater will be processed and other parameters. This paper discusses several methods of removal of mercury heavy metals in industrial wastewater such as chemical precipitation and oxidation processes, adsorption and ion exchange process. Keywords : water pollution, heavy metals, mercury, industrial wastewater, removal methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle