Physico-Chemical Analysis of Solid Aerosols Generated from Different Industries of Faisalabad
Notice bibliographique
Résumé
The physical, chemical and electrical characteristics of industrial aerosols generated from different industries of Faisalabad were investigated not only to improve the industrial setup efficiency but also to reduce the environment pollution generated due to these industries. XRPD technique was employed to study these samples which showed the presence of illite, Quartz, calcite, dolomite, gypsum and chlorite as major phases. The values of resistivity of solid aerosols are in high range (0.07×107 to 4.0×109 ?m) conversely the electrical conductivities are in lower range (0.21-13.30Mho), may be due to high components of Fe2O3 and CaO. Coal fly ash and foundry aerosols do precipitate well in the electrostatic precipitator given their operational temperature and moisture content so it is recommended that by changing the temperature and moisture content of the precipitator its cleaning action and hence the industrial efficiency may be improved. The most of the solid aerosols are alkaline therefore acidic rain probability in near future is completely ruled out. 80% basic (Dark color), 20% acidic (light color) of particulate matter confirms our experimental findings. The SEM analysis of particulate matter showed the presence of a variety of patches but confirms the dominance of industrial cum transportational aerosols interlocking and soot particles. Finally comprehensive research and administrative based solution to tackle the issue without affecting the development process is suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».