Simultaneous phosphates and nitrates removal from waste-waters by electrochemical process: Techno-economical assessment through response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».