COMPARISON OF BRACKET WATER DESALINATION TESTS IN THE FORM OF POWDER, GRANULES AND GREEN ALGAE HYDROGEL
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
This research was motivated by the problem of lack of clean water around the coast of Rainbow Beach in Karawang because the water quality is poor and still brackish. Untreated brackish water poses a risk to human health if drunk for a long time and can trigger skin diseases if used for bathing. The well water taken is located in the Pelangi Coastal Area, Pedes Karawang. This research aims to test the ability of brackish water desalination using powder, granules, and three variations of green algae hydrogel. This research uses a quasi-experimental method by comparing it with zeolite as a standard for brackish water desalination. The research results show that the resulting hydrogel preparation has a solid, brittle shape, a dark green color, and a distinctive odor of green algae. The best viscosity value is in the H4 formula. All green algae hydrogel formulas have good pH values, while the best swelling ratio value is in the H2 formula, and the best gel fraction value is in the H4 formula. From the results of the research that has been carried out, it can be concluded that the hydrogel, granule, and green algae powder preparations can desalinate brackish water based on the results of pH, temperature, salinity, sodium ion, and magnesium ion tests compared with zeolite, where the 6 g hydrogel preparation shows the best desalination capability of brackish water at the three well sample points
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 découle