PENGARUH MODIFIKASI PERMUKAAN KARBON AKTIF BATUBARA MENGGUNAKAN SURFAKTAN SODIUM DODECYL SULFATE (SDS) TERHADAP SERAPAN LOGAM Fe DAN Mn DALAM AIR ASAM TAMBANG ARTIFISIAL
Bibliographic record
Abstract
Air Asam Tambang (AAT) adalah salah satu permasalahan lingkungan terjadi dari perusahaan pertambangan khususnya pertambangan batubara, sehingga harus dilakukan pengolahan atau treatment secara tepat. Treatment AAT pada tahun 2021 menggunakan karbon aktif batubara 60 mesh yang memiliki komposisi 60% batubara dan 40% ZnCl2 yang diaplikasikan untuk penyerapan logam Fe dan Mn pada AAT Artifisial, penyerapan yang diperoleh sebesar 9,97% untuk logam Mn. Pada Penelitian dengan metode eksperimen ini dilakukan modifikasi permukaan karbon aktif menggunakan surfaktan Sodium Dodecyl Sulfate (SDS) untuk meningkatkan jumlah serapan terhadap logam Mn. Penelitian ini menggunakan variabel berupa konsentrasi awal larutan AAT artifisial dan konsentrasi surfaktan untuk karbon aktif termodifikasi. Karakterisasi karbon aktif dilakukan dengan analisa bilangan iodin. Berdasarkan penelitian sebelumnya, penelitian ini mengalami kenaikan penyerapan pada logam Mn. Tingkat penyerapan logam Mn paling optimal ada pada karbon aktif 1,5CMC yaitu sebesar 19,43% dengan konsentrasi awal larutan Air Asam Tambang sebesar 4,565 mg/L. Variasi konsentrasi surfaktan 1,5CMC ini mampu menaikkan pH menjadi 4,27 dengan pH awal 2,94. Dari hasil yang telah diperoleh perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk meningkatkan serapan terhadap logam Mn dengan bahan dasar dari batubara.
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) | 0.001 | 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 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".