Penurunan Zat Organik dan Kekeruhan Menggunakan Teknologi Membran Ultrafiltrasi dengan Sistem Aliran Dead-End (Studi Kasus : Waduk Saguling, Padalarang)
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak.Telah dilakukan percobaan skala laboratorium untuk mengkaji kemungkinan aplikasi teknologi membran ultrafiltrasi untuk mengolah air Waduk Saguling.Parameter utama dalam penelitian ini adalah fluks dan kandungan zat organik serta kekeruhan.Membran yang digunakan adalah membran selulosa asetat (CA) yang dibuat sendiri dengan komposisi selulosa asetat 11% (CA-11), 13%(CA-13), 15%(CA-15).Dari hasil analisis karakteristik air baku Waduk Saguling terlihat bahwa Warna, Kekeruhan, dan Zat Organik merupakan parameter yang harus diolah agar memenuhi standar baku mutu yang diperbolehkan.Dilakukan juga pengolahan pendahuluan dengan menggunakan Poly Alummunium Chloride (PAC) sebagai koagulan.Komposisi membran yang memiliki rejeksi zat organik dan Total Suspended Solid (TSS) paling besar dan memenuhi standar baku mutu air minum akan dipergunakan dalam pengolahan air minum yaitu CA-15.Dari hasil penelitian, permeabilitas air Waduk Saguling dari membran CA-15 mencapai 5-12 L/m 2 .jam.bar.Rejeksi zat organik pada air baku waduk saguling mencapai 90 % , TSS mencapai 90-100 %, TDS 80 % dan warna rejeksi 88 %.Membran Ultrafiltrasi dapat digunakan karena mempunyai prospek yang baik, sedangkan pengaruh pretreatment adalah untuk meningkatkan kualitas
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».