Chemical Analysis of Rock and Water from dug Wells in a Residential Area in Lagos State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Samples of rock deposit dug out from wells at Alimosho local government in Lagos state, Nigeria were characterized for chemical composition and ultimate utilization. Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR), X-Ray diffraction (XRD) and Atomic Absorption Spectroscopy (AAS) were used to identify the rock as a mixed clay rock containing 35.04% Illite, 25.64% Illite plus Quartz, 22.20% Kaolinite and 17.09% Feldspar. This was corroborated by cation determination that showed the rock to be predominantly clayey rock. The mean concentrations of lead and copper in water of the wells in the rock location are 0.004mg/L and 0.05mg/L respectively while cadmium is less than detectable limit. The well water in the area studied is therefore not contaminated by these heavy metals. Heavy metals removal by the mixed clay from polluted underground water was studied using AAS. A general increase of sorption was observed with increase in the adsorbent dosage. 20g of the rock adsorbed a higher percentage of copper (80.23%) than lead and cadmium that were 70.25% and 65.83% respectively. The percentage of heavy metals adsorbed confirms the use of mixed clay minerals as a contaminants removal from the underground polluted water. The rock adsorbed copper readily than cadmium and lead. The maximum amount of lead removed from the contaminated underground water of the defunct battery site across the adsorbent dosage (5g, 10g, 15g and 20g) were 1.20mg/L, 3.19mg/L, 3.69mg/L and 4.09mg/L respectively indicating the effect of increase in adsorbent dosage in remediating the lead contaminated water. This data showed that the rock can be used to remove these heavy metals from contaminated water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».