The Impact of Inject Chemical Neutralization toward the PH Change in the Reject Water Management on the Raw Water Treatment Facilities in Petrochemical Industries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>ABSTRACT. </strong>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.</p><p><strong>Keywords:</strong></p><p>Inject chemicals, Wastewater treatment, pH, Reject water</p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle