Hazardous Content Removal and Silver Nanoparticle Recovery from Liquid Radiography Waste Using Microwave Plasma
Notice bibliographique
Résumé
The components of liquid radiography waste may be harmful or useful, depending on the composition of the raw material.This paper aims to remove the hazardous content from liquid radiography waste, while recoving the silver nanoparticles.The microwave plasma method was adopted to achieve this purpose.First, the conventional microwave oven was modified to generate the plasma in 100mL liquid radiogrpahy waste at 500W.The plasma generation time was varied for 1, 3, 4, 7, and 10min.In the treated liquid, the total suspended solid (TSS) was analyzed through vultraviolet spectrophotmetry, the silver (Ag) was examined through atomic absorption spectrophometory, and the biological oxygen demand (BOD) and chemical oxygen demand (COD) were discussed by titration method.In addition, the recovered silver was identified by X-ray diffraction (XRD) and scanning electron microscopy (SEM).The results show that the microwave plasma method reduced the TSS by 99.36%, the Ag by 92.73%, the pH by 3.42%, the BOD by 57.13%, and the COD by 57.14%;In addition, spherical shaped silver nanoparticles were indentified at some peaks with average crystallite size ranging from 2.64nm to 65.64nm.The research findings shed important new light on the recycling of liquid radiography waste.
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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 ».