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Enregistrement W2946336361 · doi:10.20964/2019.06.47

Experimental Study on Removal of Emulsified Oil by Electrocoagulation with a Rotating Container

2019· article· en· W2946336361 sur OpenAlexaff
Jianwu Liu, Wenming Jiang, Guangqing Wang, Lei Zhang, Yimei Chen, Xin Ran

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Electrochemical Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrocoagulationContainer (type theory)Pulp and paper industryMaterials scienceWaste managementEnvironmental scienceChromatographyChemistryEnvironmental engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrocoagulation (EC) was proved to be highly effective to remove the oil from oily sewage in an oilfield. However, much work still needs to be done to improve the oil removal performance and to reduce the energy consumption of the EC device. In this text, a rotating container method was employed for the purpose of strengthening the mass transfer process in the EC device. Firstly, the effect of different rotation rates and APEs on the oil removal process was determined, showing that the rotation of the container decreases the effect of EC on oil removal. Then, the effect of the current density on oil removal was investigated, showing that the oil removal efficiency rises with increasing current density. Lastly, the effect of the rotation rate on the appearance time of flotation was investigated, showing that the rotation of the container slows down the formation of floating floc, resulting in a lower oil removal efficiency.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,346

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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