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Enregistrement W4408461214 · doi:10.21272/jes.2025.12(1).h2

TOPSIS Method for Optimization of an Apparatus for Water and Soil Treatments

2025· article· en· W4408461214 sur OpenAlexaff
Taraneh Javanbakht

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTOPSISComputer scienceEnvironmental scienceAgricultural engineeringMathematicsOperations researchEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article focuses on the design and application of a new apparatus for water and soil treatments and its optimization with the technique for order of preference by similarity to the ideal solution (TOPSIS). Achieving sustainability required developing experience with new devices, which improved the water and soil treatment outputs. Essential principles, including the irradiation process, treatment capability, and industrial development, were discussed. Water and soil treatments with new nanocomposites based on biocompatible and natural materials were also discussed. A well-implemented approach requires the consideration of creative design. The article addressed these issues by representing the apparatus characteristics of reliable decontamination of drinking water, wastewater, seawater, and soil. A user-centered design approach for apparatus development was also considered. The design for its industrial development was presented and discussed, emphasizing this approach’s commercial viability. The novelty of the proposed apparatus is in decreasing light reflection due to the oxygen uptake, which could be affected by water or soil extraction decontamination. The Fourier transform infrared spectroscopy showed the characteristic peak intensities of superparamagnetic iron oxide nanoparticles and silk fibroin nanoparticles. The predicted theoretical and experimental decrease in light reflection due to nanoparticle oxygen uptake was determined. Moreover, the analysis of the removal of water contaminants using the inductively coupled plasma mass spectrometry analysis showed a concentration decrease of 48 % for Cd and 50 % for Zn after water treatment with nanoparticles. The optimization results using the TOPSIS method showed that the choice of parameters corresponding to the designed apparatus (contaminants separation due to water treatment and experiment duration) and their weights could impact the candidates’ ranks. Moreover, the ranking could be changed due to improved water and soil treatment procedures. The designed apparatus based on the presented optimization can improve water and soil treatments and further applications in environmental science.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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