Pollutants of Wastewater Characteristics in Textile Industries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Textile Industry is one of the most important and largest industrial sectors in Pakistan. It has a high importance in terms of its environment impact, since it consumes large quantity of textile industrial processed water and produces highly polluted discharge water. The textile industry uses high volume of water throughout its operation, from the washing of fibers to bleaching, mercerizing, dyeing, printing and washing of finished products. A process data collection was performed and integrated with a characterization of the process effluents in terms of treatability and reusability. In order to evaluate properly the wastewater loading, on analysis course was set. The samples were collected during four months period of time i.e. November, December, January and February 2009-2010 from the seven samples were collected from different textile mills and analyzed for various parameters such as Total Dissolved Solids(TDS), Chemical Oxygen Demand(COD), Biochemical Oxygen demand(BOD), pH, Electrical Conductivity(EC), and heavy metals like Cadmium(Cd), Chromium(Cr), Copper(Cu), Iron(Fe), Manganese(Mn), Nickel(Ni), Potassium(K), Phosphorous(P), Sodium(Na), Sulphur(S), Zinc(Zn) were found in within the limits. Concentrations of all these metal ions in the effluent were above the recommended NEQS. It was therefore concluded that textile effluents were highly polluted.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle