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Enregistrement W4243142772 · doi:10.5383/swes.06.02.0007

Power Plant Algal Treatment with Focus on the Sonication of Enteromorpha Prolifera Macro Algae

2014· article· en· W4243142772 sur OpenAlexvenueno aff
Isam Janajreh, Dinesh K. Saxena

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Water and Environmental Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMasdar Institute of Science and Technology
Mots-clésEutrophicationAlgaeAlgal bloomEnvironmental scienceDesalinationSonicationPollutionWater treatmentEnvironmental engineeringPulp and paper industryWaste managementEcologyBiologyEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While others considering algae as the “light of hoop” to the energy crisis, and as a carbon neutral technology to combat global warming, uncontrolled growth and its eutrophication can be considered a challenging pollution issue. Nevertheless, in the last a few decades algae pollution has become a global issue. The occurrence of algal bloom in water source has posed a serious water safety and unaccounted control and maintenance at substantial added cost. Overgrowing algae have brought negative impacts on power plant and less frequently led to shutdown of the desalination or power plant. The eutrophication which is rarely is eliminated; it could be controlled by mechanical filtration and chemical biocidal methods. This adds another economic burden by the supply of chemical and their neutralizing agent to cope with tight EPA limits. In this work a review of the treatment of algae is carried out which involves chemical, mechanical, electromechanical and as well as the aid of scavengers directly or indirectly and their combination. As plausible results on the sonication treatment have been emerging, recent work of the author was presented as well to show the effectiveness of the sonication technology in the treatment of the Enteromorpha Prolifera Macro Algae.

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)0,001
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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