Treatment of refinery oily sludge using ultrasound, bio-surfactant, and advanced oxidation processes.
Notice bibliographique
Résumé
Oil refinery sludge can be generated throughout the oil production process. It consists of a large amount of petroleum hydrocarbons (PHCs) and other hazardous materials which should be disposed of appropriately. In order to find effective methods to treat the oily sludge, three different approaches were investigated in this research, including bioremediation, oil recovery, and advanced oxidation processes (AOPs). In terms of the bioremediation approach, the oily sludge was mixed with soil, and a screened bacterium strain was then introduced with the supplement of nutrients and the addition of bio-surfactant. The reduction rate of total petroleum hydrocarbons (TPH) in oily sludge spiked soil was up to 50.8% after 40 days of biodegradation. With regard to recovering oil from the oily sludge, three processes were investigated, including ultrasonic treatment alone, freeze/thaw treatment alone, and the combined ultrasonic and freeze/thaw treatment. The experimental results revealed that the combined process could achieve satisfactory performance of oil recovery. In terms of the advanced oxidation processes (AOPs), the ultrasonic treatment alone, the Fenton process alone, and the combination of ultrasound and Fenton's reagents, were examined for their abilities to reduce petroleum hydrocarbons (PHCs) content in oily sludge. The Taguchi experimental results indicated that the combination of ultrasound and Fenton reagents achieved the best effect, with the highest TPH reduction rate of 88.1% being observed in the experimental conditions. --Leaf ii.
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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) | 0,000 | 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 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 ».