Aplicación del carbón activado de la cáscara de coco para adsorber hierro y manganeso en las aguas del río San Luís- Prov. Carlos Fermín Fitzcarrald – Ancash 2016.
Notice bibliographique
Résumé
La presente investigación evaluó la eficiencia del uso del carbón activado de la \ncáscara de coco para adsorber hierro y manganeso en las aguas del río San Luis – \nProv. de Carlos Fermín Fitzcarrald departamento de Ancash; cuyos niveles de \nconcentración de metales (Fe y Mn) en las aguas de este río estaban por encima de \nlos límites máximos permisibles (0.3 mg/L Fe y 0.4 mg/L Mn) establecidos por DIGESA \npara agua de consumo humano emitido en el D.S. N°031 -2010-S.A. Según los \nreportes de análisis se obtuvo una concentración inicial de 1.800 mg/L de Fe y de 1.55 \nmg/L de Mn. Para el desarrollo de este trabajo de investigación se implementó filtros \nmúltiples a base de gravas, carbón activado de la cáscara de coco y arena para \nremover estos metales del agua (Fe y Mn) mediante la adsorción. El método aplicado \npara este tratamiento fue de aireación + filtración. Se analizaron las muestras de agua \ncon dos tiempos, es decir con un tiempo de retención de 60 minutos y 90 minutos para \nambos casos con carbón activado de la cáscara de coco granular y carbón activado \nen polvo. Obteniendo así buenos resultados con el carbón activado de la cáscara de \ncoco en polvo con un tiempo de retención de 90 minutos logrando una eficiencia del \n92.45 % de adsorción de Mn y un 87,67 % de adsorción de Fe. Finalmente, los \nresultados obtenidos después del tratamiento demuestran que el uso del carbón \nactivado de la cáscara de coco en el sistema de filtro es eficiente para adsorber \nmetales (Fe y Mn) en el agua.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».