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Enregistrement W4387234657 · doi:10.5599/jese.2052

Simultaneous phosphates and nitrates removal from waste-waters by electrochemical process: Techno-economical assessment through response surface methodology

2023· article· en· W4387234657 sur OpenAlexaff
Judicaël Ano, Bi Gouessé Henri Briton, Alain Stéphane Assémian, Patrick Drogui, Kouassi Benjamin Yao, Kopoin Adouby

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrochemical Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterResponse surface methodologyElectrolysisAdsorptionPhosphateChemistryElectrocoagulationAmmoniumAmmonium chlorideNuclear chemistryPulp and paper industryInorganic chemistryChromatographyElectrodeEnvironmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a new multiobjective optimization of the simultaneous removal of phosphates and nitrates by electrocoagulation was studied using the Box-Behnken design. Ten aluminium electrodes, connected in a monopolar configuration in a batch reactor, were immersed in synthetic wastewater and then in real wastewater. The optimal conditions and the effects of parameters (current intensity, electrolysis time and initial pH) on phosphate and nitrate removal, the formation of by-products, and the operating cost were assessed in the case of synthetic wastewater. This optimization allowed to eliminate 89.21 % of phos­phates, 69.06 % of nitrates with an operating cost of 3.44 USD m-3 against 13.67 mg L-1 of ammonium generated. Optimal conditions applied to real domestic wastewater made it possible to remove 93 % of phosphates and 90.3 % of nitrates with an ammonium residual of 30.9 mg L-1. The addition of sodium chloride reduced the residual ammonium content to 2.95 mg L-1. Further, XRD analysis of the sludge showed poor crystal structure and the FTIR spectrum suggested that the phosphate is removed by adsorption and co-precipitation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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