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Enregistrement W2906220450 · doi:10.24102/ijes.v6i3.894

FBR Technology: Its Potential Application on Reuse of Industrial Wastewater

2018· article· en· W2906220450 sur OpenAlexvenueno aff
Ming‐Chun Lu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environment and Sustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseWastewater reuseWastewaterIndustrial wastewater treatmentWaste managementEnvironmental scienceBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment performance of the fluidized-bed Fenton process in terms of COD and color removal efficiency on a textile wastewater from a manu­facturing facility in Southern Taiwan was evaluated as a case study for the poten­tial application of fluidized-bed reactor (FBR) technology on reuse of industrial wastewater. Results showed that the effluent COD and color of the textile wastewater met the regulatory requirements of Taiwan when the following con­ditions were used in the treatment: concentration ratio COD:Fe 2+ :H 2 O 2 = 1:0.95:7.94, carrier = 74.07 g/l, initial pH = 3. The COD and color removal effi­ciency of the fluidized-bed Fenton process for synthetic commercial dyeing wastewater and actual textile wastewater were compared. At optimum pH =3, the fluidized-bed Fenton process can remove COD more easily from the commercial dye than from actual textile wastewater. In the case of color removal, the fluid­ized-bed Fenton had high removal efficiency. This study has shown that the fluid­ized-bed Fenton process can not only treat textile waste water to meet Taiwan’s regulatory limits for COD and color but also has the potential to be a technology on reuse of industrial wastewater

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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