MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2620998417 · doi:10.36456/waktu.v15i1.426

PENGARUH BEBAN HIDROLIK MEDIA DALAM MENURUNKAN SENYAWA AMMONIA PADA LIMBAH CAIR RUMAH POTONG AYAM (RPA)

2017· article· id· W2620998417 sur OpenAlexaff
Muhammad Al Kholif, Rhenny Ratnawati

Notice bibliographique

RevueWaktu · 2017
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsChemistryAmmoniaOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limbah rumah potong ayam (RPA) umumnya mengandung zat pencemar seperti Biological Oxygen Deman (BOD), Chemical Oxygen Deman (COD) dan Amonia yang tinggi. Umumnya senyawa pencemar tersebut terbentuk dalam pencernaan lipid. Kandungan ammonia pada limbah rumah potong ayam umumnya melebihi baku mutu yang sudah ditetapkan. Biofilter anaerob merupakan salah satu metode pengolahan limbah cair yang dapat diterapkan untuk mengolah air limbah RPA. Tujuan yang ingin dicapai adalah mengkaji kemampuan beban hidrolik media dalam menurunkan senyawa amonia pada air limbah RPA. Beban hidrolik media yang digunakan terdiri dari tiga variasi yaitu diantaranya 0,006 m3/m2media.hari, 0,009 m3/m2media.hari dan 0,015 m3/m2media.hari. Media yang digunakan dalam penelitian ini yaitu media karbon aktif untuk menurunkan beban pencemar ammonia pada air limbah RPA dengan sistem biofilter anaerob tercelup aliran upflow. Reaktor yang digunakan dalam percobaan ini adalah terdiri dari 3 reaktor dengan ukuran berbeda-beda. Efisiensi penyisihan kandungan amonia disimpulkan bahwa penerapan beban hidrolik media 0,006 m3/m2media.hari mampu menyisihkan senyawa ammonia lebih dari 95%.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,011

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWaktuMême sujetMembrane Separation TechnologiesTravaux en français237 207