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Enregistrement W3024138562 · doi:10.1111/wej.12584

An experimental study on reactive filter bed for aluminium removal from water

2020· article· en· W3024138562 sur OpenAlexafffund
Ernest K. Yanful

Notice bibliographique

RevueWater and Environment Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrokinetic Soil Remediation Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHematiteAdsorptionOxidizing agentAqueous solutionSorptionRedoxChemistryPacked bedAluminiumChemical engineeringChromatographyInorganic chemistryMineralogyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, batch and column experiments were conducted to adsorb Aluminium (Al3+) from aqueous solution. The study examined the possibility of using proposed reactive filter bed media (packed with hematite or hematite sand mixture) for contaminated water treatment. Batch experiments were carried out at pH 7 ± 0.5 and initial Al3+ concentration of 1.5 mg/L. Adsorption equilibrium was achieved in more than 2 hours for hematite and 1 hour for hematite coated sand while conducting batch experiment and the maximum adsorption qm was found to be 3.38 mg/g for hematite mixture sand. From column experiment, the maximum Al adsorption capacity from four different columns was calculated to be approximately 2.2 mg/g and it was found in columns 1 and 3 packed with hematite sand mixture particles. The results indicated that both electrostatic attraction and chemical sorption could be the mechanism for Al3+ removal by hematite sand mixture particles from aqueous solution. Redox values (250 to 300 mV) inside column 3 suggested oxidizing condition during column operation. The continuous changes in redox potential (Eh) and pH indicated the occurrence of redox reactions between Al3+ and reactive media under the prevailing experimental conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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