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Enregistrement W1878551645 · doi:10.1139/s07-006

Decontamination of water polluted with oil through the use of tanned solid wastes

2007· article· en· W1878551645 sur OpenAlexvenueno aff
Amal Gammoun, Soufiane Tahiri, A. Albizane, M. Azzi, Miguel de la Guárdia

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCollagen: Extraction and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionSorbentHuman decontaminationSeawaterEffluentContaminationMotor oilEnvironmental scienceWaste managementEnvironmental remediationPulp and paper industryAdsorptionEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental engineeringGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sorption by natural organic substrates, inorganic materials or synthetic fibers is one of the most popular methods used for the separation of oily wastes from contaminated water. In this work, the ability of chrome shavings (CS) and of buffing dusts of crust leather (BDCL) to remove motor oils and oily wastes from demineralised water and natural seawater has been studied. Tannery solid wastes are formed mainly by proteins and have a highly organized structure in the form of fibers (ΦΦ: 100 nm). These wastes have a high oil sorption capacity. Tanned solid wastes are capable of absorbing many times their weight in oil (6.5–7.6 and 12.8–14.5 g/g dry substrate, respectively, for ground CS and BDCL). The sorption capacity depends strongly of sorbent nature. The removal of oils from the water surface is a quasi-instantaneous process. After use, the saturated waste floats and can be removed in an efficient and easy manner. The results look fairly promising as to possibilities of using tanned wastes to remove oils from industrial effluents and from contaminated coastal areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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