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Enregistrement W3202104964 · doi:10.1680/jenes.21.00028

Industrial wastewater treatment by combining two systems of adsorption column and reverse osmosis

2021· article· en· W3202104964 sur OpenAlexvenueno aff
Azadeh Kalateh Arabi, Babak Akram, Seyed Ahmad Mirbagheri

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverse osmosisTurbidityZincIndustrial wastewater treatmentWastewaterAdsorptionEnvironmental engineeringPollutantChemistryEnvironmental sciencePulp and paper industryPowdered activated carbon treatmentActivated carbonEnvironmental chemistryMembraneGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the extension of cities and industries and population growth, environmental pollution has become noteworthy. Heavy metals are pollutants produced by industrial factories. Therefore, wastewater should be purified and treated, and returned to natural water circulation. This research investigated the removal of heavy metal zinc (Zn) at high concentrations in Esfarayen Steel Industrial Complex and the performance of the integrated system including activated carbon adsorption column (as pretreatment) and reverse osmosis membrane system under different operating conditions. The variable parameters are pH (4.5, 6.5, 7, and 9), pressure (5, 7, 9, and 11 bar), and zinc concentration (30, 50, and 70 mg/l) to obtain zinc removal efficiency, turbidity dissolved solids (TDS), electrocoagulation (EC), and turbidity (TU) at constant temperature and flow rate. The results show that the integrated system efficiency at 9 bar pressure and pH of 7.5 is optimal as to water outlet quality. The removal efficiencies are 98.1%, TDS; EC, 97.4%; Zinc, 100%; and TU, 95.3%, which is desirable. Moreover, system efficiency at a high concentration of zinc is evaluated. According to the results, the integrated system is resistant to probable shocks, high concentration and has desirable efficiency with all parameters almost above 90%.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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