Removal of excess fluoride from groundwater using natural coagulant <i>Moringa oleifera</i> Lam and microfiltration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The consumption of water that has a high level of fluoride can result in dental or skeletal fluorosis, which causes changes in the teeth and bones. Thus, this study aimed to verify the efficiency of the reduction of fluoride in groundwater using coagulation with extracts of Moringa oleifera Lam seeds (MO) combined with microfiltration. Coagulation/flocculation tests were carried out in Jar test with different concentrations of the coagulant and subsequent treatment of water by microfiltration membranes. The concentration of fluoride in water was adjusted to 5 mgF‐/L and pH set to 7.0. The test used 1.5 g/L of the coagulant MO, for a 3 mgF‐/L initial concentration of fluoride and pH 3.0 proved effective for the removal of fluoride, colour, and turbidity of water with residual amounts of 1.07 mgF‐/L, 19 mgPt‐Co/L, and 3 NTU, respectively. The best results were obtained using 5 g/L of the coagulant MO and 2 bar pressure in the microfiltration step. Under these conditions, the final water quality complies with the recommendations of the Brazilian legislation, with residual fluoride at 1.2 mgF‐/L, 1.56 NTU turbidity and 8.56 mgPt‐Co/L colour. These results indicate the potential of the proposed treatment and that this represents an alternative for reducing excessive fluoride from water by combining the use of a natural and biodegradable coagulant with microfiltration processes, which contributes to the final quality of water.
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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 ».