MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415478788 · doi:10.1680/jenes.24.00039

Dual approach decontamination of lake quarry water

2025· article· en· W4415478788 sur OpenAlexvenueno aff
Amarsinh L. Jadhav, Parvez A. Gardi

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemical oxygen demandWastewaterHuman decontaminationBiochemical oxygen demandGreywaterSewage treatmentWater treatmentWater scarcity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents an innovative wastewater treatment approach that combines hydrodynamic cavitation with ozonation, achieving remarkable efficiency and environmental sustainability. Addressing critical issues such as water scarcity and persistent pollutants, the research emphasises the need for advanced, eco-friendly treatment technologies. The effectiveness of this novel method was tested on greywater sourced from a lake quarry in India. Over a 3-week period, the wastewater was treated daily for approximately 7 h, leading to substantial improvements in water quality. Notably, within the first week, the initial green discoloration and unpleasant odour were completely eliminated without the use of chemical compounds. The bacterial load was notably reduced from 105 colony-forming units (CFUs)/mL to 102 CFUs/mL, showcasing the treatment’s strong disinfection capabilities. In addition, the chemical oxygen demand dropped from 110 ppm to below 10 ppm, whereas the biological oxygen demand was reduced from 55 ppm to undetectable levels. Minor deviations were detected in chloride concentration, total dissolved solids, clarity, and water hardness. These results demonstrate the considerable potential of the combined cavitation–ozonation method for transforming contaminated, tarnished, and foul-smelling water into clean water, suitable for various practices.

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)0,000
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental Engineering and ScienceMême sujetUltrasound and Cavitation PhenomenaTravaux en français237 207