Kinetic and parametric studies of refinery effluent treatment in electrochemical reactor
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of refinery effluent using an electrocoagulation reactor assisted with a natural coagulant, from Acacia tortilis, was investigated under controlled operating conditions. The influence of process variables – namely, type of electrode (copper (Cu), steel and aluminium (Al)), effluent pH (3·5–11·5), influent chemical oxygen (O2) demand (COD) of the effluent (605–2420 mg/l), coagulant dosage (1·0–6·0 g/l), voltage (15–45 V) and current (1·5–2·5 A) – on the COD removal efficiency was investigated. Among the different electrodes tested, the aluminium electrode performed well and could remove 74·2% at an equilibrium time of 90 min. Formation of the aluminium hydroxide (Al(OH)3) complex was identified as the working mechanism. The optimal conditions for better COD removal efficiency were identified as pH 5·5, coagulant dose of 4·0 g/l, voltage of 45 V and current of 2·5 A. The empirical relationship between the coagulant dose and the COD removal percentage was found to be exponential in nature. A pseudo-second-order kinetic model was found to represent the experimental data very well (coefficient of determination > 0·900) and the kinetic constant (k2) was estimated as 0·20 × 10−3(g/mg)/min at an initial effluent COD of 2420 mg/l.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».