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Enregistrement W2145069522 · doi:10.1002/clen.201400256

Sonolytic Decolorization of Textile Wastewater Containing a Mixture of Reactive, Acid and Disperse Dyes

2014· article· en· W2145069522 sur OpenAlexaff
Akshaya Kumar Verma, Puspendu Bhunia, Rajesh Roshan Dash, R.D. Tyagi, Rao Y. Surampalli, Tian C. Zhang

Notice bibliographique

RevueCLEAN - Soil Air Water · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésSonicationWastewaterCongo redChemistryTextilePersulfateNuclear chemistryPulp and paper industrySulfateSodium alginateChromatographySodiumWaste managementOrganic chemistryMaterials scienceAdsorptionComposite materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of chemical additives in combination with ultrasonication (US) was evaluated for the decolorization of simulated synthetic textile wastewaters containing Reactive Black 5 (RB5), Congo Red (CR), and Disperse Blue 3 (DB3). Maximum decolorization of 93% was achieved for the wastewater containing RB5 (50 mg L −1 ) at 8 h sonication time and US power density of 1 W mL −1 . Persulfate (PS) assisted US was appeared to be better over the sodium sulfate (SS)‐assisted US, giving 87.51% decolorization efficiency for the textile wastewater containing all the three dyes together (200 mg L −1 ) at a PS dosage of 1500 mg L −1 and the sonication time of 120 min. The rate of sonolytic decolorization followed first‐order kinetics for the textile wastewater containing RB5 and CR. The results of this study indicate that, with an increase in the sonication time, the decolorization efficiency increases for the textile wastewater containing RB5 and CR, but decreases for that containing DB3.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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