Treatment of laundry wastewater using extracellular polymeric substances (EPS)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The problem of management and treatment of wastewater from commercial laundries is a matter of concern. The present study provides an effective and eco-friendly solution to the treatment of wastewater from commercial laundries in Quebec (Canada) by using the extracellular polymeric substance (EPS) as a bio-flocculant. EPS was produced from the valorization of crude glycerol and paper mill sludge by a bacterial strain (BS-04). Two different types of EPS: Slime EPS (S-EPS) and Broth EPS (B-EPS) were used for the treatment of commercial laundry wastewater (CLWW). This is the first study for the treatment of CLWW using bio-flocculant EPS. A comparison between the conventional treatment of laundry wastewater (LWW) by chemical coagulants (FeSO 4 , CaCl 2 , Alum) and enhanced treatment by bio-flocculant EPS has been drawn in the study. Moreover, LWW treatment by a combination of EPS and chemical coagulants was also investigated. It was observed that S-EPS (0.6 g/L) gave better flocculation activity (FA) than B-EPS. S-EPS alone can remove 83.20% of turbidity, 77.69% of suspended solids (SS), and 76.37% of chemical oxygen demand (COD). The best results were obtained by combining S-EPS (0.6 g/L) with alum (300 mg/L) at pH 7 for a treatment time of 30 min. This combination was able to remove 98% of turbidity, 95.42% of SS, and 83.08% of COD from LWW. When treatment time has been increased to 4 h at pH 7, it resulted in more than 88% COD removal from CLWW. Graphical Abstract
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,003 |
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.
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