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Enregistrement W2269014139 · doi:10.3329/jbas.v39i2.25946

Removal of Lead from Battery Effluent by Electrocoagulation

2015· article· en· W2269014139 sur OpenAlexaff
Syed Hafizur Rahman, Riffat Ara Yesmin, SM Nazrul Islam, Shajahan Siraj, Tanveer M. Adyel, Md. Sabbir Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Bangladesh Academy of Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesBangladesh Council of Scientific and Industrial ResearchCouncil of Scientific and Industrial Research, India
Mots-clésElectrocoagulationEffluentElectrolysisBattery (electricity)Environmental scienceIndustrial effluentLead (geology)Pulp and paper industryEnvironmental engineeringElectrodeChemistryWaste managementPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficiency of iron electrode based electrocoagulation (EC) technique at laboratory scale to remove lead (Pb) from battery industrial effluent in Bangladesh is investigated. Different combinations of voltage (15, 30 and 45), effluent pH (1, 3, 5, 7 and 9) and electrolysis time (15, 30, 45 and 60 minutes) at the EC reactor was examined for searching the ideal operating conditions of maximum lead removal. Initial battery effluent pH of 3, electro coagulating at 30 V for 15 minutes would be the optimum conditions for treatment where 99.9% Pb removal was achieved. Treated effluent quality was compared with national environmental standard to discharge into surface water bodies and found physico-chemical parameters (TDS, TSS, DO and pH) were within prescribed limit except electrical conductivity.Journal of Bangladesh Academy of Sciences, Vol. 39, No. 2, 125-134, 2015

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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