Response surface methodology ( <scp>RMS</scp> ) modelling to improve <i>n</i> ‐dodecane degradation using <i>Debaryomyces hansenii</i> <scp>LAF</scp> ‐3 in a simulated desalter effluent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effluent from a petroleum desalting unit contains salts, emulsifiers, hydrocarbons (mainly n ‐dodecane), and other contaminants. Conventional wastewater treatment cannot be used to treat this salt‐containing effluent; thus, alternative approaches must be explored. In this study, a halo‐tolerant yeast, Debaryomyces hansenii , was investigated for the removal of varying concentrations of n ‐dodecane in a simulated desalter effluent (SDE). Then, the removal of n ‐dodecane was optimized using response surface methodology (RSM). The effects of pH, salt, temperature, and n ‐dodecane concentration were evaluated, and a mathematical model was developed and verified. The results showed that complete removal of n ‐dodecane was achieved at 20°C and a salt concentration of 1–5 g L −1 . The main factors in COD removal are temperature, n ‐dodecane concentration, pH, and the interaction between n ‐dodecane and temperature. Salt concentration does not affect COD removal or the growth rate of D. hansenii in a SDE. Applying RSM suggested that interactional effects among the operational variables include temperature, n ‐dodecane concentration, and pH on the yeast's removal rate. Overall, it can be concluded that the use of D. hansenii could be a viable solution at a wide range of salt concentrations (1–5 g L −1 ) for desalter wastewater treatment in petroleum refining.
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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 | 0,001 |
| 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 ».