Modelling COD Removal from Slaughterhouse Wastewater by Electrocoagulation Using Response Surface Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Modeling is an indispensable tool for a better wastewater treatment strategy. However, the modelling of slaughterhouse wastewater treatment by electrocoagulation can be difficult to achieve because of the various physico-chemical mechanisms involved. It is in this context that the objective of this study was to model and optimize COD removal and electrical energy consumption by response surface methodology (RSM) during the treatment of slaughterhouse wastewater by electrocoagulation (EC). For this purpose, a full factorial design (FD) was first used to observe the effect of experimental parameters (stirring speed, pH, time and current intensity) on COD removal and energy consumption. Then, a central composite design (CCD) was performed to optimize COD removal and electrical energy consumption. The optimum conditions are obtained at the stirring speed of 871 rpm, pH = 6.83; time of 80 min and current intensity of 1.85 A. By applying these optimal conditions for the treatment, reductions of 84 ± 1.08% of COD; 93.86 ± 0.91% of BOD; 97.80 ± 0.86% of turbidity and 99.62 ± 0.12% of PO43- and an energy consumption of 9 KWh.m-3 were obtained. Thus, this study reveals that RSM is an effective tool for the modeling and optimization of electrocoagulation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».