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Enregistrement W2168461868 · doi:10.5539/jsd.v2n2p159

Optimization of Coagulation Process for Landfill Leachate Pre-Treatment Using Response Surface Methodology (RSM)

2009· article· en· W2168461868 sur OpenAlexvenueno aff
Amir Talebi, Norli Ismail, Abbas F.M. Alkarkhi, Tjoon Tow Teng

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoagulation and Flocculation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResponse surface methodologyTurbidityLeachateFerrousSulfateCoagulationPulp and paper industryEnvironmental scienceChemistryEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryChromatographyEcologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of a coagulation process with ferrous sulfate as a coagulant on COD, apparent color and turbidity was evaluated using response surface methodology (RSM). A jar test method was used for the pre-treatment of mature landfill leachate of the Pulau Burung Sanitary Landfill, Malaysia. The results of response surface methodology (RSM) showed that ferrous sulfate was most efficient under alkaline conditions and with a coagulant dosage 10 g/l. At the optimum setting for coagulant dosage was 10 g/l and pH 11.7, resulted in maximum of (22%) in COD, (42%) in apparent color, and (31%) in turbidity. It was observed that the COD, apparent color and turbidity reductions decreased with pH and FeSO4 levels beyond the optimum conditions. This paper illustrates the usefulness of experimental design in running experiments and optimization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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