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Enregistrement W2343509195 · doi:10.5539/enrr.v6n2p57

COD Removal of Edible Oil Content in Wastewater by Advanced Oxidation Process

2016· article· en· W2343509195 sur OpenAlexvenueno aff
Aola Hussein Flamarz Tahir, Nagam Obeid Kariem, Shatha Abduljabbar Ibrahim

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryNuclear chemistryAqueous solutionWastewaterReagentEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different Advanced Oxidation Processes (Photo Fenton process, Fenton process and H<sub>2</sub>O<sub>2</sub>/UV) were studied in order to reduce COD from oily compounds aqueous solution using batch system. To get the optimum condition, different variables were studied for each of these processes; such as pH, time, concentration of H<sub>2</sub>O<sub>2</sub>, concentration of oil, concentration of FeSO<sub>4</sub>·7H<sub>2</sub>O and temperature as parameters. It was found that the optimal pH value for the three processes was 3 and the optimal temperature was 30<sup>o</sup>C for Photo-Fenton and UV/H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> system and 20<sup>o</sup>C for Fenton process. Photo-Fenton process gave a maximum COD reduction of 80.59 % (COD from 2684 to 521 mg/l), Fenton gave 53.22 % (COD from 2587-1130) and the combination of UV/H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> gave a COD reduction of 22.69 % (COD from 2450 to 1894). The percentage of removal found was after the total reaction time (180 min.). The optimum chemical reagents for Photo-Fenton, Fenton and UV/H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> were as the following H<sub>2</sub>O<sub>2</sub> = 800 mg/l, 1500 mg/l and 2000 mg/l, Fe<sub>2</sub>SO<sub>4</sub>·7H<sub>2</sub>O = 60 mg/l, 100 mg/l.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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