Pretreatment with fine bubbles for effective zinc ion precipitation and removal from zinc electroplating wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy metals such as zinc are widely used in plating plants for the processing of material surfaces; therefore, an adequate wastewater treatment is required afterwards to comply with wastewater regulations. However, the presence of chemicals such as degreasing agents in the wastewater generated from the plating process inhibits the formation of hydroxides, thereby making treatment of wastewater and compliance with the stipulated regulations difficult. Herein, the effects of fine bubbles on oil cleaning and wastewater treatment were investigated for developing an alternative cleaning technology to degreasing agents. The concentration of fine bubbles significantly affected the oil cleaning. The fine bubbles demonstrated remarkable cleaning of highly viscous oil, which was difficult to remove using pure water. The high cleaning effect of fine bubbles on oil was achieved because of the hydrophobic interaction of the bubbles. Furthermore, a decrease in cleaning effect was observed for samples with uneven shapes, which was attributed to the difficulty in penetration of fine bubbles in materials with irregularities. Furthermore, fine bubble cleaning exhibited better efficiency for wastewater treatment than degreaser cleaning. Therefore, fine bubble cleaning is speculated to be an excellent cleaning technology with high oil cleaning effectiveness and improved wastewater treatability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».