Utilization of corncob as adsorbent to remove oil and grease from produced water
Notice bibliographique
Résumé
The hazardous composition of produced water (PW) places it as a dangerous contamination agent, which must be treated to meet environmental and operational requirements before disposal, reuse, or reinjection. The current work evaluated an adsorption treatment using raw and pretreated corncob samples to remove total oil and grease (TOG) from PW. The influence of adsorbent dosage (1.0, 2.5, and 5.0 g), particle size (0.5, 1.0, and 2.0 mm), and contact time (60, 120, and 240 min) were tested in a batch system, showing that the lowest oil concentration was achieved with the smallest particle size (0.5 mm) and highest contact time (240 min) and adsorbent dosage (5.0 g). Using a 20 cm secondary partition in the fixed-bed column system was more efficient for TOG removal than a 10 cm one: the raw corncob removed 85.23% of TOG against 17.41% pretreated biomass. Comparative studies showed that the adsorption performance of untreated corncob was superior to that observed for walnut shells (69%), a widely used commercial absorbent. Results indicated corncob’s environmental and economic potential as a natural and cost-effective adsorbent.
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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) | 0,001 | 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 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 ».