Variasi Ketebalan Arang Cangkang Biji Karet dengan Metode Filtrasi Downflow Dalam Penurunan Parameter Fe Air Tanah Dalam
Notice bibliographique
Résumé
Water resources generally cover surface and ground water. Surface water will be more easily polluted than ground water, because surface water is more easily contaminated with sources of pollution so that people use water sourced from deep ground water. In Jambi city particular the Kenali Asam Atas area, is included in a residential area with a moderate density of approximately ± 6,903 Ha. PDAM service area coverage is still 2%, from the service area coverage of 10965 SR. The purpose of this study was to reduce Fe and pH parameters in deep groundwater using downflow and aeration filtration methods on variations in thickness of rubber seed shell charcoal by filtration method and variation of processing time in the aeration process using bubble aerator. The results of the downflow filtration method using variations in the thickness of 15 cm and 30 cm rubber seed shell charcoal for Fe parameters of 0.302 mg / l and pH of 5.08, while in the aeration treatment process using a variation of processing time of 30 minutes and 60 minutes for Fe parameters amounting to 0.354 mg / l and pH of 5.23.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».