Removal of Chromium, Nickel, Zinc and Turbidity from Industrial Wastewater by Electrocoagulation Technology (Case Study: Electroplating and Galvanized Wastewater of Industrial Zone in Boomhen)
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Heavy metals such as chromium, nickel, and zinc are the most common contaminants found in the plating wastewater that cause environmental pollution due to nonbiodegradability. This study investigated the removal of chromium, nickel, zinc and turbidity from wastewater of plating and galvanized industries by electrocoagulation technology. Materials and methods: This study was conducted at laboratory scale using four parallel aluminum electrodes (5cm × 10cm dimensions, 1 mm thickness). In each electrode, 6 holes (0.7 cm) were considered. Wastewater samples were first collected as grab sampling and finally changed to combined samples. This study was performed in pH= 3 and pH= 7.2 for plating wastewater and pH= 9 for galvanized wastewater and reaction times of 20, 40, 60 and 80 minutes. Results: Nickel and chromium contents in plating wastewater were 45 and 50 mg/l, respectively. Zinc concentration in galvanized wastewater was determined 210 mg/l. Turbidity in plating and galvanized wastewaters were 250 and 200 NTU, respectively. The maximum removal of nickel and chromium was observed in contact time= 80 min and pH=4, while it was seen in pH=9 for zinc (98 %, 95.6%, and 94%, respectively). The maximum removal of turbidity in Ni – Cr wastewater and galvanized wastewater was 97% and 95.3%, respectively. Conclusion: Electrocoagulation technology was found as an effective, economical and rapid method for infiltration of toxic wastewater in plating and galvanized industries.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».