Study of the Removal of Aniline from Wastewater via MEUF Using Mixed Surfactants
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the anionic surfactant sodium dodecyl sulfate (SDS) and the bio-surfactant rhamnolipid are mixed to achieve micellar-enhanced ultrafiltration, and the associated aniline removal efficiency is investigated. The impacts of five factors, including the mixing ratio of the SDS concentration to the rhamnolipid concentration, the pH, the salinity, the operating pressure, and the aniline concentration in the feed solution, on the aniline rejection and the membrane permeation flux are explored. The aniline rejection mechanism of the rhamnolipid mixture surfactant is analyzed. This study shows that the effect of these factors on the aniline rejection is in the order of pH > mixing ratio > operating pressure > aniline concentration > salinity; the factors that affect the membrane permeation flux are in the order of mixing ratio > operating pressure > salinity > pH > aniline concentration. Under the optimal test conditions (i.e., SDS:rhamnolipid = 8:2, pH = 5, salinity = 250 mmol/L, operating pressure = 3.5 bar, aniline concentration = 1.5 mM), the verification test results showed an aniline rejection of 78.36%.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».