SmartWUDHU’: Recycling Ablution Water for Sustainable Living in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
The ablution ritual consumes large amount of water, especially in musollas and mosques, where the greywater is allowed to run free and drain away. As quoted in the Hadith, Prophet Muhammad reminded Muslims to avoid wastage, even when performing the cleansing ritual or ablution prior to prayer. The ritual, locally known as known as wudhu’, requires a Muslim to wash exposed body parts with clean water. In Malaysia, most ablution system consists simply of a row of water taps with a drainage trough to carry the greywater to main drains. As the tap is usually left running, much good water is wasted in the process. Considering the unnecessary wastage, a simple recycling system can be designed to collect, treat and reuse the ablution water within a close-loop system for non-potable water applications, such as toilet flushing, general washing, plants watering and flowerbed cultivation. This approach does not only introduce practical engineering solutions in promoting sustainable living, it is also in-line with the Islamic principles of using natural resources in a prudent manner. By referring the University’s own mosque, a study was conducted to develop and verify a conceptual model of the ablution water recycling system, named SmartWUDHU’, which fulfills the requirements of Islamic teachings yet viable from the engineering perspective. A simple ablution water output prediction model was next proposed to more accurately quantify the capacity and efficiency of the close-loop water recycling system. Water quality check was also carried out to gauge the effectiveness of treatment against regulated standards as well as religious provisions. The SmartWUDHU’ system, retrofitted or installed new, exemplifies a successful merge between engineering know-how and religious doctrines for enhanced quality living now, and into the future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».