Treatment of Bypass Wastewater Using Novel Integrated Potassium Ferrate(VI) and Iron Electrocoagulation System
Notice bibliographique
Résumé
Bypass wastewaters in excess of plant capacity require in-plant wastewater treatment strategies capable of lessening the contamination magnitude prior to their discharge into water bodies. This study introduces a novel hybrid potassium ferrate(VI)–iron electrocoagulation system for the treatment of bypass wastewater. To understand the synergistic effect of the hybrid system, the response surface methodology and the Box Behnken design were utilized based on four preselected variables (current density, potassium ferrate(VI) dosage, interelectrode distance, and time). The current density and potassium ferrate(VI) dosage and their interaction were found significant in achieving a higher soluble chemical oxygen demand (sCOD) removal and faster ferrous (Fe2+) oxidation. The addition of 0.10 mM potassium ferrate(VI) to the electrocoagulation cell operated for 45 min at a 22 mA/cm2 current density and 15 mm interelectrode distance increased the sCOD removal efficiency from 39.71% to 63.57%. Moreover, the addition of 0.1 mM potassium ferrate(VI) to the previously stated electrocoagulation cell conditions decreased the percentage of Fe2+ to the electrochemically supplied total iron (Fet) from 34.02% to 4.63%. The oxidation effect provided by the addition of potassium ferrate(VI) to the iron electrocoagulation cell increased the sCOD removal by about 10%. In addition, the pH increase that resulted from the dissociation of potassium ferrate(VI) promoted favorable conditions to quickly oxidize the Fe2+ ions generated at the iron anode to form the favorable Fe(OH)3 precipitates. The experimental results clearly demonstrated the synergetic effect of the coupled processes for the removal of sCOD from bypass wastewater.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».