PENGARUH BEBAN HIDROLIK MEDIA DALAM MENURUNKAN SENYAWA AMMONIA PADA LIMBAH CAIR RUMAH POTONG AYAM (RPA)
Notice bibliographique
Résumé
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».