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Enregistrement W4415955904 · doi:10.54536/ajise.v4i3.5836

Blockchain-Enabled Nanocatalyst Monitoring System for Real-Time Dye Degradation in Industrial Wastewater

2025· article· W4415955904 sur OpenAlexaff
Echezona Uzoma, Onuh Matthew Ijiga, Sombo Terver, Jubu Peverga

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Innovation in Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterIndustrial wastewater treatmentPollutantConsumablesSewage treatmentManagement systemHazardous wasteMicrocontroller

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental and regulatory problems caused by industrial wastewater containing synthetic dyes such as methylene blue become more complex because these substances remain toxic and persistent while showing resistance to standard biological treatment methods. The research describes the creation of a blockchain-enabled nanocatalyst tracking system that detects and verifies dye pollutants in water streams through real-time monitoring. The system uses semiconductor nanocatalysts with advanced oxidation processes to break down, and uses microcontrollers to process data signals before blockchain protocols store performance metrics, which maintain transparency and immutability, and meet worldwide environmental reporting requirements. The system included a miniaturized reactor chamber with automated fluid management pollutants efficiently while optical and electrochemical sensors track concentration changes and monitor pH and temperature levels. The system and wireless blockchain connectivity in its compact design. The system achieved 85% methylene blue degradation in controlled tests while sensor data showed pseudo-first-order kinetics and maintained high calibration stability. The system performed well in power efficiency tests while showing fast blockchain transaction speeds and it maintained stability through different operational settings. The cost evaluation showed that the system operates within budget while environmental studies demonstrated better carbon emission performance than traditional monitoring systems. The proposed framework combines nanocatalytic water treatment with blockchain-based data tracking to create a sustainable wastewater management system which works for municipal treatment facilities and industrial sites and decentralized monitoring systems. The integration of environmental nanotechnology with digital compliance systems through this innovation enables the development of self-regulating water treatment systems for the next generation.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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