USO DO PROCESSO DE ELETROCOAGULAÇÃO/FLOTAÇÃO NO TRATAMENTO DE EFLUENTE DE PÓS-TINGIMENTO DE UMA INDÚSTRIA DE REDES
Bibliographic record
Abstract
A indústria têxtil necessita de intenso consumo de água e produtos químicos, produzindo grandes quantidades de efluentes.As tecnologias de tratamento convencionais apresentam baixa eficiência de remoção de corantes.O presente trabalho visa avaliar a eficiência do processo de eletrocoagulação/ flotação com eletrodo de alumínio no tratamento de efluente de póstingimento de uma indústria de redes usando eletrodo de alumínio, com objetivo de reutilizá-lo no processo produtivo.Os experimentos foram realizados num reator cilíndrico de 2,8 L, operando em batelada com TDH de 70 minutos.Realizou-se um estudo onde foram monitorados: turbidez, temperatura, pH, condutividade, DQO e absorbância no UV-visível.Os resultados obtidos mostraram reduções médias acima de 70% para DQO e 80 % para remoção de cor que foi comprovado pelo decaimento da absorbância na faixa do UV-vis, mostrando que a tecnologia proposta tem grande potencialidade para o tratamento de efluente têxtil.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 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".