Shrimp shell waste – a sustainable green solution in industrial effluent treatment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this study, the capacity of wasted natural material Fenneropenaeus indicus (Shrimp) shell, as a coagulant, was appraised in the treatment of simulated paint factory effluent (SPFE) by colour and turbidity. The study was conducted by varying different operational parameters. The proposed case to treat a litre of SPFE was 400 mL of eluate made from 4% (wt/vol) of shrimp shell powder (SSP) and 3 N NaCl, at its own initial pH (8.4–8.6). The outcome was 93.67% (colour) and 81.77% (turbidity). The optimized conditions were applied on real paint factory effluent. The evaluated sludge volume (SV f ) and sludge volume index were boosted and the hindered settling velocity (V HS ) was in declined trend with the upgrade in initial concentration of effluents, in the settling studies. The final volume of sludge was ranged between 190 and 260 mL/L and its dry weight was between 32.7 and 38.1 g/L, respectively. The presence of chitosan, an active component, responsible for coagulation was confirmed by Fourier transform infrared spectroscopy. The results were contrasted with chemical coagulant chitosan and it confessed that, being a biodegradable and universally abundant, the SSP has a capacity to become a sustainable green alternate for chemical coagulants in the paint factory effluent treatment.
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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 | 0,001 | 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 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 ».