Notice bibliographique
Résumé
Rice husk adsorption column method has proved to be a promising solution for arsenic (As) removal over the other conventional methods. The present work investigates the potential of raw rice husk as an adsorbent for the removal of arsenic [As(V)] from drinking water. Effects of various operating parameters such as diameter of column, bed height, flow rate, initial arsenic feed concentration and particle size were investigated using continuous fixed bed column to check the removal efficiency of arsenic. This method shows maximum removal of As, i.e., 90.7 % under the following conditions: rice husk amount 42.5 g; 7 mL/min flow rate in 5 cm diameter column at the bed height of 28 cm for 15 ppb inlet feed concentration. Removal efficiency was increased from 83.4 to 90.7 % by reducing the particle size from 1.18 mm to 710 µm for 15 ppb concentration. Langmuir and Freundlich isotherm models were employed to discuss the adsorption behavior. The effect of different operating parameters on the column adsorption was determined using breakthrough curves. In the present study, three kinetic models Adam-Bohart, Thomas and Yoon–Nelson were applied to find out the saturated concentration, fixed bed adsorption capacity and time required for 50 % adsorbate breakthrough, respectively. At the end, solidification was done for disposal of rice husk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».