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Enregistrement W4367171867 · doi:10.18280/mmep.100213

Using Crushed Glass with Sand as a Single and Dual Filter Media for Removal of Turbidity from Drinking Water

2023· article· en· W4367171867 sur OpenAlexvenueno aff
Maryam Jawad Abdulhasan, Abeer I. Alwared, Risalah A. Mohammed, Waleed M. Sh. Alabdraba, Nassrin Jassim Hussien Al-Mansori

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Computational Techniques in Science and Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbidityDual (grammatical number)Filter (signal processing)MineralogyEnvironmental scienceMaterials scienceGeologyArtComputer scienceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research is trying to find that environmentally and economically efficient way for reuse industrial solid wastes of glass as an alternative filter media to sand to remove turbidity from drinking water.It is required to set a pilot filtration unit which included mainly three transparent columns.It was used to remove the turbidity of synthetic turbid water that consisted of three filter media.The first and second filters represent single media filters of glass and sand, respectively.The third filter represents a filter of dual media of sand at the bottom layer and glass at the top layer.The single media of glass filter and the dual media of glass-sand filter have a maximum removal efficiency of water turbidity in comparison with the single media of sand filter.The maximum removal efficiencies of glass filter, glass-sand filter, and sand filter are 94% and 95%, and 87%, respectively, at influent turbidity of 25 NTU and a filtration rate of 5 m/h.Statistical analysis using stepwise multiple linear regression models had been carried out by utilizing (DataFit, version 9. 1. 32) program models give a good matching between the measured and the predicted values for simulated drinking water for sand, glass, and glass-sand media with the determination coefficient (R² ) equal to 1.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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