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Enregistrement W2022459714 · doi:10.1155/2013/686981

Reuse Feasibility of Electrocoagulated Metal Hydroxide Sludge of Textile Industry in the Manufacturing of Building Blocks

2013· article· en· W2022459714 sur OpenAlexaff
Tanveer M. Adyel, Syed Hafizur Rahman, Mohammad Moniruz Zaman, Hossain Md. Sayem, Mala Khan, M. A. Gafur, S. M. Nazrul Islam

Notice bibliographique

RevueJournal of Waste Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycling and utilization of industrial and municipal waste in materials production
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseWaste managementEnvironmental scienceUSableShrinkagePulp and paper industryMaterials scienceComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last decade, the growing load of sludge from textile industries, the top foreign exchange earning sector of Bangladesh, is a common nuisance to environmental system and community health. The present study was aimed to minimize the environmental impact from the disposal of Electrocoagulated Metal Hydroxide Sludge (EMHS) by using it as a partial substitute of clay in the manufacturing of construction material like building blocks (BBs). Different batches of normal and pressurized building blocks (NBBs and PBBs, resp.) were prepared using up to 50% EMHS with clay and then fired at a particular temperature. EMHS proportion in the mixture and firing temperature were two key factors determining the quality of BB. BB did not show any deformation or uneven surfaces at any of the examined firing temperature. At higher firing temperature and EMHS proportion, more weight loss and shrinkage of BB were noticed. Higher compressive strength and lower water adsorption were found at lower EMHS content and higher firing temperature. It was explored that NBB and PBB with 20 and 30% EMHS in clay, respectively, and fired at 1050 °C would be usable for nonloading applications; namely, ornamental bricks, decoration purposes, and fence of garden.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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