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Enregistrement W2157153327 · doi:10.5539/mas.v6n2p37

Treatment of Dye Wastewater Using Granular Activated Carbon and Zeolite Filter

2012· article· en· W2157153327 sur OpenAlexvenueno aff
S. Syafalni, Ismail Abustan, Irvan Dahlan, Chan Kok Wah, Genius Umar

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Sains MalaysiaMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan Inovasi
Mots-clésAdsorptionZeoliteWastewaterLangmuirActivated carbonChemical oxygen demandFreundlich equationAmmoniaLangmuir adsorption modelChemistryCarbon fibersChromatographyMaterials scienceChemical engineeringEnvironmental engineeringPulp and paper industryEnvironmental scienceComposite materialCatalysisOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dye wastewater sample contains moderate concentration of chemical oxygen demand (COD), ammonia (NH3) and color. This work evaluates the removal of COD, ammonia and color in dye wastewater using granular activated carbon (GAC) and zeolite in the column studies. Different surface loading rates, height of adsorbent and empty bed contact time were used to investigate the efficiency of the adsorption process. The maximum removal efficiency was found at the surface loading rate of 2.84 mL/cm2.min and bed height of 10 cm. Due to the characteristics of GAC and zeolite, a sequence of combination with both adsorbents produces a better removal of contaminants. The best removal of the contaminants among the all adsorption treatment was found using GAC (bottom layer) and zeolite (upper layer) in 6.35 cm diameter column with 59.46% removal of COD, 60.82% removal of ammonia and 58.4% removal of color. For the adsorption with zeolite as the bottom layer and GAC as the upper layer, the data fitted well with the Langmuir model. While for the adsorption with zeolite as the upper layer and GAC as the bottom layer, the data fitted well for both Langmuir and Freundlich isotherms.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations67
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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