Studi Pemanfaatan Produk Recovery Alum Dari Lumpur IPAM sebagai Koagulan pada Proses Koagulasi – Flokulasi
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Produksi Lumpur unit Clearator pada Instalasi Pengolahan Air Minum (IPAM cukup besar. Lumpur dari unit clearator ini masih mengadung alumunium cukup besar. Kandungan Al dalam lumpur ini dimungkinkan bisa dimanfaatkan kembali melalui proses recovery. Metode recovery dalam penelitian menggunakan proses asidifikasi, dengan menambahkan larutan asam sampai pH 1-3. Efektifitas Al hasil recovery diuji dengan menambahkan pada proses koagulasi flokulasi menggunakan air baku yang sama. Penelitian dilakukan dengan variasi pH, kecepatan dan waktu pengadukan. Variasi pH dilakukan pada pH 2, 3 dan 4 sedangkan kecepatan pengadukan pada 100 dan 120 rpm, dengan waktu masing – masing 30 dan 45 menit. Hasil penelitian proses recovery alum diperoleh kondisi terbaik pada pH 2, kecepatan pengadukan 100 rpm, dengan waktu pengadukan 45 menit, menghasilkan kadar alum sebesar 3,2912 mg Al/gram lumpur kering. Efektifitas Al recovery diuji pada proses koagulasi dan flokulasi dengan kombinasi Al recovery dan Tawas asli pada variasi kekeruhan air 13 NTU, 11NTU dan 10 NTU. Hasil penelitian terbaik pada kekeruhan air 11 NTU dengan kombinasi Tawas asli dan Al recovery 3:2 menghasilkan kekeruhan akhir 0,75 NTU. Analisis perbandingan biaya Al produk recovery, kombinasi dan Tawas asli berturut turut sebesar Rp 32500, Rp 13510, dan Rp 850. Proses recovery tidak layak untuk proses bisnis, namun layak untuk pengendalian pencemaran lingkungan.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.013 |
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 it