The Impact of Inject Chemical Neutralization toward the PH Change in the Reject Water Management on the Raw Water Treatment Facilities in Petrochemical Industries
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. The water waste management in Petrochemical Industry becomes the significant challenge in maintain environmental quality—particularly in regulating pH levels in accordance with the standards set by Indonesia’s Ministry of Environment and Forestry Regulation No. 5 of 2014—chemical injection is widely employed. This method involves the addition of acidic or alkaline agents to neutralize the pH of reject water. This study evaluates the effect of varying chemical injection dosages to determine the optimal dose required to achieve a pH range of 6 to 9. The findings demonstrate a direct relationship between the increase in chemical injection dosage and changes in pH levels, where higher dosages consistently raised the pH, stabilizing at an average value of 8.2. Over a one-month monitoring period, the optimal dosage was identified as 0.085 m³, resulting in an average pH of 6.47. Excessive dosing is not only less effective but also led to increase operational costs, reaching up to IDR 872,235. Thus, optimizing chemical injection dosage is critical—not only for ensuring compliance with environmental pH standards but also for minimizing chemical consumption and reducing operational expenditures. Keywords: Inject chemicals, Wastewater treatment, pH, Reject water
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».