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Enregistrement W2106674965 · doi:10.1680/jees.2013.0016

Utilization of zeolite industrial wastewater for removal of copper and zinc from copper-brass pipe industrial wastewater

2013· article· en· W2106674965 sur OpenAlexvenueno aff
Siranee Sreesai, Suthipong Sthiannopkao

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterIndustrial wastewater treatmentSorptionZeoliteCopperChemical oxygen demandBrassTotal suspended solidsChemistryEnvironmental chemistryMetallurgyEnvironmental engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceAdsorptionCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Utilization of zeolite industrial wastewater as a sorbent and (or) precipitant to remove Cu and Zn from copper-brass pipe industrial wastewater was conducted. These wastewaters were sampled and values for pH, temperature, biochemical oxygen demand (BOD5), chemical oxygen demand (COD), total solids (TS), total dissolved solids (TDS), total suspended solids (TSS), and heavy metals were determined. In addition, the sorption isotherms of Cu and Zn in copper-brass pipe industrial wastewater onto solids of zeolite industrial wastewater at various dilutions of copper-brass pipe industrial wastewater were explored. The relationship between Cu and Zn concentrations and their removal efficiencies under different conditions of wastewater pH, contact times, and ratios between copper-brass pipe industrial wastewater and zeolite industrial wastewater was examined. Zeolite industrial wastewater contained various carbonate compounds that contributed to high pH and TDS values, and low heavy metals contamination whereas copper-brass pipe industrial wastewater had a low pH value and was contaminated with heavy metals, especially Cu and Zn. Application of zeolite industrial wastewater significantly increased the pH of copper-brass pipe industrial wastewater and consequently removed Cu and Zn. The increase in pH of the wastewater mixture significantly enhanced the heavy metals removal. The Langmuir equation described sorption isotherms of Cu and Zn onto solids of zeolite industrial wastewater at neutral pH (6 – 7) while the Freundlich equation fitted well at pH > 12. The maximum Cu (97% – 98%) and Zn (92% – 96%) removal efficiencies occurred at the original pH 12·8 of zeolite industrial wastewater, at the ratio of copper-brass pipe industrial wastewater to zeolite industrial wastewater 3:1 (vol.:vol.) and at 30 min contact time.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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