Rubber Processing Effluent Treatment with Chitosan: A Natural Biopolymer in Comparison with a Synthetic Coagulant
Notice bibliographique
Résumé
Chitosan, a naturally occurring biopolymer extracted from prawn heads was used in the treatment of crump rubber processing effluent for safe disposal into the environment. The triplicate analyses of the effluent samples obtained by composite sampling method indicated high levels of pollution which violated the permissible limits of environmental discharge standards; with a low DO of 0.63mg/L, BOD, 312.00±1.32mg/L and COD, 1069.58±2.42mg/L (mean±SD) respectively. Chitosan was analyzed according to standard procedures; it showed good coagulative potentials from the elemental analysis and a degree of deacetylation of 76.5%. The crump rubber processing effluent was treated with chitosan and Iron (III) Chloride respectively by coagulation and flocculation method and the results obtained via the physico-chemical characterization of the treated effluent showed that the use of chitosan as a coagulant compared favourably with Iron (III) Chloride after treatment. DO levels increased from 0.63mg/L to 3.90 mg/L. There were also remarkable reduction in the Turbidity, Biochemical Oxygen Demand (BOD) and the Chemical Oxygen Demand (COD) levels of the treated samples by over 80% respectively and 70% reduction in the nutrient levels. The efficacy of chitosan in comparison with Iron (III) Chloride suggests that it can be used as a replacement for synthetic coagulants based on its availability and environmental friendliness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».