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Enregistrement W4386914654 · doi:10.3390/catal13091315

Treatment of Textile Wastewater by a Novel Clay/TiO2/ZnO-Based Catalyst, Applying a Synergic Catalytic Ozonation–Electroflocculation Process

2023· article· en· W4386914654 sur OpenAlexfundno aff
Tayyaba Jamil, Saima Yasin, Naveed Ramzan, Zaheer Aslam, Amir Ikhlaq, Umair Yaqub Qazi, Rahat Javaid

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlzheimer Society Research ProgramUniversity of Engineering and Technology, Lahore
Mots-clésBentoniteWastewaterCatalysisChemical oxygen demandTextileOzoneChemistryPulp and paper industrySewage treatmentChemical engineeringWaste managementNuclear chemistryMaterials scienceOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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