MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4372352874 · doi:10.18280/ijdne.180227

Evaluation of X-3B Dye Removal and COD Reduction from Dyeing Wastewater Using Iron Wastes and Coagulation Process

2023· article· en· W4372352874 sur OpenAlexvenueno aff
Yasir Al-Ani, Arkan Dhari Jalal, Zainab Malik Ismael

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoagulationDyeingWastewaterPulp and paper industryWaste managementProcess (computing)Reduction (mathematics)Environmental scienceChemistryEngineeringComputer scienceMathematicsMedicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to investigate the ability of zero valent iron (ZVI) available in iron solid wastes with coagulation processes to reduce (COD) content and remove the color from dyeing wastewater, and the mechanism of iron particles process for color degradation and COD reduction was inquired.(X-3B) dye was synthesized for dyeing wastewater.Using 440 L/hr of air flow and mixing at 500 rpm for 20 minutes, then 200 rpm for 10 minutes, while using 70g/L of iron shreds, (ZVI) showed that (COD) the content was reduced by 33% and color by 45% had been eliminated.FeCl3.6H2O,FeSO4.7H2O, and PAC were used in the coagulation process to determine which was best compatible with the ZVI process.The results showed that (PAC) tests with optimal dosages of 1200 mg/L had peak (COD) and color removal efficiency.(PAC) provided a 97% reduction in (COD) and a 98% elimination of color.The ideal mixing speed was 200 rpm of quick mixing followed by 40 rpm of gentle mixing.The findings showed that a 90-minute settling time produced the smallest volume of settled sludge.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Design & Nature and EcodynamicsMême sujetEnvironmental remediation with nanomaterialsTravaux en français237 207