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Enregistrement W1975160068 · doi:10.1080/09593330.2012.733415

The removal of anionic surfactants from water in coagulation process

2012· article· en· W1975160068 sur OpenAlexaff
J. Kaleta, Maria Elektorowicz

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Chemistry and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoagulationPulmonary surfactantChemistryPowdered activated carbon treatmentWater treatmentCationic polymerizationSulfatePolyelectrolyteChemical engineeringPulp and paper industryInorganic chemistryChromatographyActivated carbonWaste managementAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of a laboratory study on the effectiveness of the coagulation process in removing surfactants from water. The application of traditional coagulants (aluminium sulfate and iron chlorides) has not brought satisfactory results, the reduction in anionic surfactant (AS) content reached 7.6% and 10%, respectively. Adding cationic polyelectrolyte (Zetag-50) increased the removal efficiency to 24%. Coagulation using a polyelectrolyte alone proved to be more efficient, the reduction in surfactant content fluctuated at a level of about 50%. Complete surfactant removal was obtained when powdered activated carbon was added 5 minutes before the basic coagulant to the coagulation process. The efficiency of surfactant coagulation also increased after the application of powdered clinoptilolite, but to a smaller degree. Then the removal of AS was found to be improved by dosing powdered clinoptilolite simultaneously or with short delay after the addition of the basic coagulant.

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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