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Enregistrement W2156225010 · doi:10.7202/705279ar

Élimination des colorants des eaux résiduaires de l'industrie textile par la bentonite et des sels d'aluminium

2005· article· fr· W2156225010 sur OpenAlexaff
S. Kacha, M.S. Ouali, S. Elmaleh

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBentoniteChemistryArtHumanitiesNuclear chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'industrie textile utilise des colorants de synthèse toxiques qui polluent ses eaux résiduaires avec, parfois, des flux importants. Les procédés traditionnels les éliminent mal : ils sont peu iodégradables et la seule floculation, par exemple par des sels de fer, donne des résultats insuffisants. Or, en Algérie, la réutilisation agricole des eaux usées même industrielles est devenue une impérieuse nécessité. Le procédé proposé repose sur l'utilisation de sels d'aluminium ou, mieux encore, un polyhydroxyaluminium, associés à une bentonite de forage très fine présentant l'avantage d'être localement disponible et peu coûteuse. Quatre colorants ont été testés. Ils appartiennent à deux grandes familles : les colorants acides d'une part, Jaune Supranol 4GL et Vert Nylomine C8B et les colorants dispersifs d'autre part, Rouge Foron RDGL et Violet Foron S3RL. Les essais montrent que, si la bentonite seule ou les sels d'aluminium seuls présentent des efficacités insuffisantes, ces derniers du fait d'une mauvaise décantabilité des microflocs formés, l'association bentonite-aluminium permet d'éliminer les colorants en quasi totalité avec une excellente décantabilité. Les concentrations optimales à mettre en oeuvre sont relativement basses, de l'ordre de 13 mg/l de Al3+ et 250 mg/l de bentonite. Les coûts d'exploitation sont donc très raisonnables. Sur un effluent industriel réel, le procédé permet de passer d'une DCO de 770 mg/l à moins de 30 mg/l.

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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations16
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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