PERANCANGAN PENGOLAHAN AIR MINUM TENAGA SURYA KAPASITAS 50 M3/HARI (Dengan Menggunakan Proses Biofiltrasi Dan Ultrafiltrasi)
Notice bibliographique
Résumé
Drinking water supply for public is big deals for the improvement of environmental and society health. An effort from the government to provide the drinking water supply is to provide a society based of drinking water treatment plant. Some obstacles that have come for the plant in remote areas are the difficulties of getting chemical material for the plant and the lack of energy supply. Drinking water treatment that use chemical materials has a big cost to provide the chemicals. Beside the high cost of treatment, the using of chemicals will harmful the drinking water, because it usually generates such carcinogenic materials. The biofiltration-ultrafiltration treatment is one of the best solutions to replace treatment plant that using chemicals. It has a low cost operation and is more safe than the water treatment that using chemicals. Generator-set (genset), a power generator that easy to get and operate, has uneconomical operation cost. By now, there were many studies proved that in remote areas, the using of Solar Power Plant is more economic than a genset. For those reasons, in this article is designed a solar powered 50 m3/Day drinking water treatment (biofiltration-ultrafiltration process). The result from the design is the solar power plant that can supply the treatment plant for 8 hours. Keywords: drinking water, solar power, genset, biofiltration, ultrafiltration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».