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Enregistrement W2000971693 · doi:10.1002/cjce.20451

Optimisation of adsorption efficiency for reactive red 198 removal from wastewater over TiO<sub>2</sub>using response surface methodology

2011· article· en· W2000971693 sur OpenAlexvenueno aff
Kumar Anupam, Suman Dutta, Chiranjib Bhattacharjee, Siddhartha Datta

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJadavpur University
Mots-clésAdsorptionResponse surface methodologyWastewaterCentral composite designDesign–ExpertMaterials scienceChemistryChromatographyChemical engineeringNuclear chemistryMathematicsPulp and paper industryEnvironmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adsorption over TiO2is used efficiently for reactive dyes removal from wastewater. This paper investigates adsorption efficiency for Reactive Red 198 (RR198) removal over TiO2adsorbent using response surface methodology. The main process parameters considered for optimisation were pH, adsorbent dose, and adsorption time. The experimental scheme was designed according to central composite rotatable design and second order regression model was developed. For regression analysis and ANOVA study, software MINITAB 15 was used. The optimum pH, TiO2dose, and time were found to be 4.3, 4.3 g L−1, and 32.42 min, respectively. Complete removal was observed. Pareto analysis established pH the most influential parameter.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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