Optimal Precipitation Of Zn+₂ and Ni+₂ From Aqueous Solution: Influence Of Rapid Mixing Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater containing Zn+₂and Ni+₂is normally treated by chemical precipitation, coagulation, flocculation followed by clarification.The metal precipitation is influenced by chemical (wastewater pH, coagulant type and dose) and physical (rapid mixing speed and time) parameters. The process usually consists of the rapid dispersal of a coagulant into the wastewater followed by an intense agitation commonly defined as rapid mixing. This study focused on the most important parameters of rapid mixing design: mixing intensity and duration. Simulated aqueous solutions containing 50 ppm Zn+₂and 50 ppm Ni+₂were treated with aluminum sulphate, ferrous sulphate and ferric chloride coagulants at different doses and different rapid mixing times and speeds. Experimental results obtained indicate that ferric chloride at 30 mg/l dose was superior over aluminum sulphate and ferrous sulphate at the same dose in Zn+₂and Ni+₂removals. Rapid mixing time had a strong influence on the metal removal. An optimal combination of rapid mixing parameters was determined as: 60 s at 100 rpm for Zn+₂and 30 s at 80 rpm for Ni+₂removals. Scanning electron microscopy images for Zn+₂and Ni+₂flocs at optimum parameters of rapid mixing show that ferric chloride addition compacts the surface texture of the metals flocs. Flocs formed by Zn+₂are denser and larger than flocs formed by Ni+₂.
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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) | 0,001 | 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 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 ».