Statistical Modeling and Optimization of Greywater Treatment Using Electrocoagulation Process
Notice bibliographique
Résumé
As the worldwide water situation worsens, new water supplies need to be developed, and greywater reclamation is one of the main sustainable water management systems.The efficacy of the electrocoagulation (EC) process, optimized through design of experiments (DOEs), is evaluated for the treatment of greywater in this study.The research was designed to model and optimize the removal of targeted selected key pollutants, turbidity, color, and COD, by assessing the impact of five significant operating variables: contact time (5-25 min), current density (0.5-1.5 A), NaCl amount (0-100 ppm), initial pH (3-9), and temperature (20-40℃).A statistical examination was conducted using a 13-run experimental dataset.The results indicated that NaCl dosage and electrical current were the two major factors significantly affecting removal efficiencies, with a strong correlation within the tested range.This unexpected outcome can be attributed to the use of lower currents (approximately 0.5 A), and a very small amount of electrolyte was added during the process.Hence, better results were achieved due to avoiding the detrimental side reactions and thus obtaining higher energy efficiency.Factors including treatment time, pH, and temperature showed weaker linear effects, which can be explained by the presence of non-linear relationships and process plateaus.The statistical DOE was utilized to fit the second-order polynomial models to the removal efficiencies, and these models were predicted accurately (R² > 0.90).The simulation of optimization revealed that the conditions for all contaminants are simultaneously and maximally removed at a low current, a moderate treatment time, and a near-neutral pH.This research shows that the EC process is a highly efficient and potentially cost-effective technology for the treatment of greywater.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».