Study on treatment and re-use of wash water effluent form textile processing by membrane techniques.
Notice bibliographique
Résumé
Textile processing units at Erode, Karur, Namakkal and Tirupur districts of Tamilnadu, India generates chemically toxic waste water there by polluting sub-soil and surface water of water bodies in particular River Cauvery. In Erode district, a model Common effluent treatment plant (CETP) was promoted by State Industrial Promotion Corporation of Tamilnadu Ltd, at Perundurai with 14 textile units as stake holders. Waste water from textile processing units contains a complex mixture of dyes, which are highly resistant to conventional treatment technology. As the characteristics of wash water effluent and dye bath effluent are variable, various physical, chemical and biological treatment methods are adopted for the treatment. Most of the perennial rivers in Tamilnadu have less surface flow water and dried during summer season. Due to this non-sustainability condition of water source of Cauvery River, all the processing industries are facing high production loss and necessitated treating and reusing the wash water effluent using a novel technology. In this study, Reverse Osmosis technique is adopted to treat the wash water effluent and reuse the membrane treated wash water for processing textile products there by aiming for zero discharge to protect green environment. Based on the experimental results an embedded system membrane method with biological treatment is best suited for effective recovery of permeate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».