Electrochemical removal of organics and oil from sawmill and ship effluents
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates the electrocoagulation treatment of two different wastewaters, namely sawmill wastewater and ship waste effluent, charged with organic matter. Monopolar electrode configuration was studied for both types of effluents at current intensity of 2·0 A for a total treatment time of 90 min. Soluble chemical oxygen demand (CODs) removal was very low (12·5% to 13·6%) for sawmill effluent in comparison to 74·7% to 75·4% obtained for ship effluents. Thus, ship effluent was further examined in details for its treatment efficacy in terms of electrode configuration and type, current intensity, treatment time, and pH. It was observed that bipolar electrode configuration using the Al electrode at 0·3 A gave the highest CODs removal of 77%. Effluent pH increased rapidly in the initial 20 min with a concomitant decrease in CODs concentration. Electrocoagulated-flocculated ship effluent improved performance relative to simple flocculation with respective removals of 86% of turbidity, 56% of CODs; 69% of total COD (CODt), 90% of oil and grease, 94% of C10-C50 hydrocarbons and 89% of biochemical oxygen demand (BOD5). Residual Al3+ concentration in the solution followed a linear trend with treatment time. Meanwhile, the sludge production increased progressively during 60 min of treatment time. Total cost for treatment of ship effluent, including energy, electrodes, and sludge disposal fee is estimated between CAN$1·34 and CAN$2·40 m−3.
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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 ».