Research of Purification of Oil Sludge Waste Mixture Using Fe2(SO4)3 As A Coagulant
Notice bibliographique
Résumé
During the treatment of industrial waste water (IWW) formed in technological processes at the Heydar Aliyev refinery at the plant's treatment facilities, a deposition of oil sludge waste mixture (OSWM) with various composition and properties takes place on the bottom of these facilities. The definition of composition and properties of OSWM is not the main purpose of this research work. But according to the information given in the technical literature, it can be noted that OSWM contains ~5-90% oil (or oil products), 1-52% water, 0.8-65% solid impurities, the density of oil sludge is 1.5-2 g/cm3, pour point from -3°C to +80°C, flash point from 35°C to 120°C. Not only in our country, but throughout the world the problem of deep (up to 100%) ecologically effective purification of this mixture from the oil products waste mixture (OPWM) has not been completely solved until now. Despite the use of various coagulants (AlCl3, FeCl3, polyacrylamides, polyaluminum silicate chloride, polyferric silicate chloride), the maximum efficiency of purification of OSWM from OPWM was ~95% when carrying out the purification process in several stages. We conducted a study of purification of this mixture samples taken from the input of “Alpha-Laval” facility, processing OSWM at the above-mentioned plant (from the area where OSWM was collected for processing) using Fe2(SO4)3 as a coagulant. The choice of this coagulant is explained by the fact that the purification process of OSWM is simple, economically beneficial, meets all environmental safety requirements, and is carried out at room temperature. Based on the results of the study, it was established that the highly effective purification of the OSWM sample using a solution of Fe2(SO4)3 as a coagulant initially depends on the choice of an extractant, the volume of a coagulant, mixing time, the development of special optimal conditions. Treatment of OPWM from the OSWM up to 96.87% was achieved. Optimal conditions specially developed for this consist of using 5 ml of a primary gasoline fraction which is cheaper than petroleum ether as an extractant, 25 ml of a 5% solution of Fe2(SO4)3 as a coagulant, 10 ml of H2SO4 as a flocculant and interval mixing of the mixture during 6 hours at room temperature..
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».