COMPARISON OF BRACKET WATER DESALINATION TESTS IN THE FORM OF POWDER, GRANULES AND GREEN ALGAE HYDROGEL
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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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».