Effects of physico‐chemical pre‐treatment on the performance of an upflow anaerobic sludge blanket (UASB) reactor treating textile wastewater: application of full factorial central composite design
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work was to study the influence of the pre‐treatment step, influent chemical oxygen demand (COD), and hydraulic retention time (HRT) on the decolourization and COD removal efficiency of the upflow anaerobic sludge blanket (UASB) reactors for treating textile wastewater. Statistical models were formulated based on these three variables to optimize the decolourization and COD removal efficiency in the UASB reactor using a full factorial central composite design. The high correlation coefficients (R 2 = 0.99) and the low p‐values (≤0.0001) reveal that the models and model terms are significant, which can be used to optimize the operational variables in an adequate way for the prediction of response variables. The COD removal efficiency of 70 % and decolourization efficiency of 81 % were observed for real textile wastewater treatment by UASB reactor without pre‐treatment. Whereas for pre‐treated real textile wastewater, these were 95 % and 100 %, respectively. The pre‐treatment using a pre‐investigated composite coagulant (MC + ACH) was vital in the overall treatment efficiency of the UASB reactor. Validation of model predictions for the treatment of synthetic and real textile wastewaters reveals the efficacy of these models for enhancing the decolourization and COD removal efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».