Treatment of the Effluent Generated from the Pickling Method and to Remove their Toxic Property to Make it Eco-friendly
Notice bibliographique
Résumé
Pickling is one of the effective processes of Cold Rolled Coil processing. The theory of pickling is based upon acid wash treatment by 6 to 8% of hydrochloric acid (HCl) to remove the iron scales from the coils. As the result Fe+2, Fe+3 iron salts & acid are liberated as effluents. Those effluents need a proper treatment to remove their toxic properties & make them eco-environment friendly. In this industry the effluent is treated with a large effluent treatment plant where acid and iron is removed satisfactorily. After the treatment acid part is evaluated by the help of pH meter resulting generally 6 to 8 range which follow the National Institute for Occupational Safety and Health but due to some methodological problems iron part is not evaluated which need an efficient system. The major objective of this theme is to make the monitoring & remove the remaining iron part in the ultimate water, which is discharged after effluent treatment, & resulting an efficient regeneration & reuse of that water. In the present paper case study has been conducted where this pickling method is used in Tata Ryerson, which is a joint venture between Tata Steel & Ryerson Tull, USA. It has a state-of-the art Cold Rolled coil processing line in Bara, Jamshedpur. The coils are cut to lengths as per requirements & packed in wooden crates for dispatch to various locations. The machine at Tata Ryerson has facilities like eleven roll levelers that are capable of providing dead flat surfaces(10 I Units) with close tolerances(+/- 1 mm.) on the length.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».