Development of a low-cost water treatment technology using <italic>Moringa oleifera</italic> seeds
Notice bibliographique
Résumé
The persistent poor access to safe drinking water in low-income regions necessitates the development of low-cost alternatives to available yet expensive water treatment technologies. To address this need, this research investigates the development of a biofilter using the seeds of Moringa oleifera (MO), an indigenous tree in many low-income countries. The protein extracts from the MO seeds have been previously used as a disinfectant and coagulant in water treatment. However, the extraction of the protein leaves behind undesired organics that cause problems in water storage. To eliminate these organics, we immobilized the MO protein extracts onto three adsorbents (sand, commercial activated carbon, and burnt rice husk), and then tested the use of the MO-functionalized adsorbents inE. colidisinfection. The sorption and disinfection studies were carried out using batch equilibrium tests. We implemented a multi-level factorial design to investigate the factors affecting the adsorption and disinfection processes. Results show that the MO protein binds strongly to all adsorbents, and that bound proteins are not released back into the solution. The MO adsorption capacity was highest in activated carbon and lowest in sand. The functionalized adsorbents were able to deactivateE. coliwith the highest coliform removal observed in rice husk and activated carbon. Results of one-way ANOVA indicate that the type of adsorbent material is an important factor inE. colidisinfection using MO functionalized adsorbents. However, there is no sufficient evidence to conclude that activated carbon is superior to rice husk. Overall, these results suggest the possibility of designing a low-cost biofilter that uses MO immobilized adsorbents as packing material.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».