Hybrid Process Combining Electrocoagulation, Electroreduction, and Ozonation Processes for the Treatment of Grey Wastewater in Batch Mode
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigates the electrocoagulation-electroreduction (EC-ER) and ozonation process (ECRO process) for the treatment of grey wastewater (GWW) loaded with organic and inorganic matter, oil and greases (O&G), and total suspensions solids (TSS). Several factors, such as electrode materials, current density, electrolysis time, initial pH, wastewater conductivity, and ozone dosage were investigated. High treatment efficiency of GWW was recorded while applying the EC-ER technique followed by the ozonation process. The best performance for GWW treatment by the EC-ER process was obtained using aluminum and graphite electrodes operated at current density of 0.9 A/dm2, during 90 min of electrolysis time and at pH around 10 whereas the ozonation treatment of GWW was found to be more effective at pH 8 and at 9.2 g/h of ozone dosage. Under these optimal conditions, combining the electrochemical (EC-ER) and ozonation processes enhanced the removal of organic and inorganic contaminants from GWW. The ECRO process reduced total chemical oxygen demand (CODT) by 91.31±1.09%, total organic carbon (TOC) by 84.59±1.71%, soluble chemical oxygen demand (CODs) by 90.17±0.26%, and dissolved organic carbon (DOC) by 82.11±2.19%. Besides, the removal efficiency of biological organic demand (BOD), O&G, and total phosphorous (PT) reached 92.61±0.24%, 90.40±0.31%, and 86.66±0.00%, respectively.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».