UJI KINERJA PENGOLAHAN AIR SIAP MINUM DENGAN PROSES BIOFILTRASI, ULTRAFILTRASI DAN REVERSE OSMOSIS (RO) DENGAN AIR BAKU AIR SUNGAI
Notice bibliographique
Résumé
Water is a very basic need for humans, especially for cooking and drinking. With the rapid growth of population in particular need of clean water for the community also increased in numbers. The problem is with the poor quality of raw water for drinking water, then in addition to expanding its production costs, the result is often less good. One of the problems or issues that are often found in drinking water in the world these days that is the emergence of compounds called Trihalomethanes or THMs abbreviated, as a side effect of the disinfection process with a chlorine gas or hypochlorite compounds.Currently, to removal organic pollutants, ammonia, detergents, odor and other micro pollutants in drinking water, PAM is usually used by the process of manufacturing processes using adsorbsi Powder Active Carbon Adsorption, continued with physicals processing is the process of coagulation, flocculation, sedimentation and disinfection with chlorine. With increasingly high prices of powdered activated carbon, coagulant and flocculant chemicals, then the cost of treating drinking water to be increasing. To solve the problem above, one alternative is to develop clean water treatment technologies using a combination of biofiltration and ultrafiltration process, and to produce drinking water to proceed with processing using the process of reverse osmosis. Within the combination of biofiltration, ultrafiltration and reverse osmosis processes to treat the river water can be produced the drinking water with a very good quality without the use of chemicals for coagulation-flocculation process, and operational costs are relatively low. Key words : Air siap minum, biofiltrasi, ultrafiltrasi, reverse osmosis
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».