MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415926623 · doi:10.20885/jstl.vol16.iss1.art5

PENGOLAHAN LIMBAH CAIR LABORATORIUM DENGAN ADSORPSI SERTA PRETREATMENT NETRALISASI DAN KOAGULASI

2025· article· W4415926623 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Sains &Teknologi Lingkungan · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Pollution Remediation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChloride

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limbah cair laboratorium Teknik Lingkungan UNIPA Surabaya belum memenuhi baku mutu Peraturan Menteri Lingkungan Hidup Nomor 5 Tahun 2014, sehingga perlu diolah supaya tidak mencemari lingkungan. Penelitian ini bertujuan mengkaji pengaruh dosis koagulan Poly Alum Chloride (PAC) terhadap penurunan Pb, Cr, dan TDS, mengkaji kualitas air limbah setelah dinetralisasi, dikoagulasi dan diadsobsi terutama untuk parameter Pb, Cr, TDS, dan pH. Variabel penelitian ini adalah dosis PAC yaitu 150 mg/L, 225 mg/L dan 300 mg/L. Penelitian dilakukan dalam skala laboratorium dengan sistem kontinyu dengan aliran down flow. Media adsorpsi yang digunakan ijuk, sabut kelapa, karbon aktif ampas tebu dan zeolit yang disusun bertingkat dalam reaktor dari pipa PVC. Proses adsorpsi dilakukan selama 2 jam dan pengambilan sampel setiap 15 menit. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa PAC 300 mg/L menghasilkan efisiensi penurunan tertinggi, yaitu TDS 13,7% Cr 97%, Pb 93,5%, dan kualitas limbah setelah dinetralisasi, dikoagulasi dan diadsorpsi pada menit ke-15 mempunyai kadar TDS 1.810 ppm, Cr total 0,36 ppm, Pb 0,66 ppm sehingga air limbah sudah memenuhi baku mutu sesuai dengan Peraturan Menteri Lingkungan Hidup No. 5 Tahun 2014 sedangkan pH sebesar 5,42 belum memenuhi baku mutu.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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