Assessment of the innovative freezing-melting technology for desalination of the Mediterranean seawater in the Gaza Strip, Palestine
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Although the freezing-melting process is not widely used commercially, perhaps the most significant potential advantage of desalination by freezing is the very low energy required compared with other desalination processes. Five seawater samples of 3,000 mL each were collected from different locations at the Gaza Strip beach. The physicochemical characteristics of the raw seawater samples were tested. The seawater samples were poured into an identical flask connected directly to an external stainless steel single-phase freezer (thermally protected-Sichuan Dandy Co. Ltd. 220 Volt, 50 Hz) with an energy consumption of 0.1 kW/h to be crystallized by direct freezing (at −20°C). Then the physicochemical analysis was undertaken on the water produced from three repeated freezing- melting (FM) cycles for each seawater sample. The average water mineral reduction percentages ranged from 39.0% to 45.5%, (49.7%–52.8%), and (56.0%–59.0%) for the 1st, 2nd, and 3rd FM cycles, respectively. The overall average removal percentage of dissolved minerals and constituents after the 3rd FM cycle for North Gaza, Gaza, Middle area, Khan Younis, and Rafah seawater samples was 84.7%, 85.6%, 87.3%, 86.4%, and 87.6%, respectively. The time of crystallization in the 1st, 2nd, and 3rd freezing cycles was 80, 50, and 30 min, respectively. The consumed energy for produced water after the three cycles of freezing was 0.018, 0.022, 0.018, 0.023, and 0.021 kW/L for the North Gaza, Gaza, Middle Area, Khan Younis, and Rafah seawater samples, respectively. The FM technique could be used as a pretreatment method for other methods of desalination.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».