Achieving Environmental Sustainability in Wastewater Treatment by Phytoremediation with Water Hyacinth (Eichhornia Crassipes)
Notice bibliographique
Résumé
Small and medium scale industries in Nigeria play a major role in polluting water bodies, and key among these pollutants are suspended solids, biological oxygen demand and heavy metals contamination. Conventional methods of treatment, such as chemical precipitation, do not provide sustainable solutions as the pollutants are merely transferred from the waste water to a sludge residue which is disposed of by land-filling. The pollutants eventually find their way to freshwater supplies thereby contaminating it.Water hyacinth is a noxious weed that has a rapid growth rate and easily congests the water ways in Lagos, a coastal city in Nigeria, thereby creating serious problems in navigation, and irrigation. This can be harvested, and in line with the golden rules of sustainable development, used for the sustainable treatment of some industrial wastewaters. This work investigates the effectiveness of water hyacinth in wastewater treatment. After a 5-week simple experiment, in which water hyacinths were planted in wastewater samples obtained from three different industries, the average removal of pollutants were found to be 53.03%, 64.41%, 65.4%, 47.22%, 94.67% and 30.30% for Total Suspended Solids (TSS), Biochemical Oxygen Demand (BOD), Dissolved Oxygen (DO), nitrate-nitrogen, cadmium and iron respectively. Average Biocentration Factors (BCF) obtained for cadmium, copper and iron were 583.83, 734.41 and 2982.95 respectively.
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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 ».