Décoloration des effluents par des structures adsorbantes générées par électrocoagulation avec des électrodes d’aluminium et de fer
Bibliographic record
Abstract
La présence de colorants dans les effluents industriels constitue un problème important dans plusieurs pays. Les industries qui rejettent de tels composés sont principalement les industries textiles et les industries de pâtes et papiers. La décharge de tels effluents dans le milieu récepteur cause une demande excessive en oxygène et ceux-ci doivent par conséquent être traités avant tout rejet dans l’environnement. Cette étude propose une nouvelle option pour le traitement de ce type de pollution, soit la décoloration par utilisation de structures adsorbantes produites préalablement par électrocoagulation avec des électrodes de fer et d’aluminium. Trois structures ont ainsi été synthétisées dans un électrolyte support constitué de 10-2 mol NaCl•L-1. Les trois structures synthétisées ont été analysées par diffraction des rayons X (DRX) et microscopie électronique à balayage (MEB). Ces analyses ont montré la présence dominante de bayerite (Al(OH)3) dans la structure produite à partir d’électrodes d’aluminium et de magnétite (Fe3O4) et lépidocrocite (γ-FeO(OH)) dans la structure générée à partir d’électrodes de fer. Le composé généré en utilisant les deux types d’électrodes contient, pour sa part, de la bayerite et de la goethite (α-FeO(OH)). Un suivi de la décoloration a été réalisé dans des solutions acides (pHi = 4,8) et alcaline (pHi = 9,8) contaminées par un colorant diazoïque ([Trypan bleu]i = 3,75 mg•L-1). Les résultats obtenus ont montré l’efficacité de ces structures, avec des rendements de décoloration compris entre 94 et 99 %, et un rendement d’élimination de la DCO pouvant atteindre 96 %, selon le pH du milieu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".