Analisis Dampak Lingkungan Pengolahan Limbah Fly Ash dan Bottom Ash dengan Metode Siklus Daur Hidup (Life Cycle Assessment/LCA) di Industri Pembangkit Listrik Tenaga Uap
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
PLTU Teluk Balikpapan dengan kapasitas mencapai 2 x 110 MW menghasilkan limbah fly ash dan bottom ash. Limbah tersebut diolah dengan cara ditimbun pada lahan terbuka. Penimbunan tersebut kurang efektif karena membutuhkan banyak lahan untuk menampung limbah yang dihasilkan. Maka diusulkan tiga skenario pengolahan limbah fly ash dan bottom ash yaitu skenario 1 penimbunan di landfill, skenario 2 pemanfaatan menjadi paving block dan skenario 3 pemanfaatan menjadi kompos. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak lingkungan dari pengolahan limbah fly ash dan bottom ash eksisting dan untuk mengetahui skenario terbaik pengolahan limbah fly ash dan bottom ash dengan metode Life Cycle Assessment (LCA). Tahapan LCA mengacu pada ISO 14040 tahun 2006 yang terdiri dari tujuan dan ruang lingkup, analisis inventori, analisis dampak, dan interpretasi. Hasil analisis kontribusi dampak terhadap lingkungan dengan skenario 1 diperoleh tiga dampak dengan nilai tertinggi yakni natural land transformation dengan nilai 15,8 lalu climate change dengan nilai 9,5 dan particulate matter formation dengan nilai 6,8. Selanjutnya, hasil perhitungan menunjukan bahwa skenario terbaik pengolahan limbah fly ash dan bottom ash adalah skenario 3 yaitu pengolahan menjadi kompos.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle