Treatment of Textile Wastewater by a Novel Clay/TiO2/ZnO-Based Catalyst, Applying a Synergic Catalytic Ozonation–Electroflocculation Process
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the treatment of real textile wastewater using a novel bentonite clay/TiO2/ZnO-based ozonation catalyst. In this study, synergic electroflocculation/catalytic ozonation, catalytic ozonation, and ozonation processes are applied in a modified hybrid reactor. To the authors’ knowledge, this is the first application of bentonite clay/TiO2/ZnO as an ozonation catalyst for treating real textile wastewater. The four operational variables—ozone dose (0.2–0.8 mg/min), reaction time (0–120 min), DC voltage supply (5–15 V), and catalyst dose (0.5–2 g/L)—were studied for decolorization and for the removal of chemical oxygen demand (COD). The results showed that the combined process (electroflocculation + clay/TiO2/ZnO/O3) had the highest removal efficiencies for COD and color (97.86% and 97.90%, respectively) at optimum parameters of 10 DC volts. an ozone dose of 0.8 mg/min, and a catalyst dose of 2 g/L in textile wastewater. The results further revealed that the initial pH of wastewater plays an essential role in the process’s overall performance. The studied synergic process was efficient for real wastewater treatment under alkaline pH (6–9). Based on empirical work, we established that the synergic process is suitable for effectively treating textile wastewater.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».