A comparison of conventional and non-conventional treatment technologies on arsenic removal from water
Notice bibliographique
Résumé
In this study, four treatment methods were used to remove arsenic from water, namely: (i) chemical precipitation, (ii) arsenic adsorption onto iron-oxide-coated sand, (iii) high-rate saturated floating-medium flocculator/filter and (iv) membrane hybrid system (adsorption-microfiltration). The results indicated that more than 90% of total arsenic was removed by using FeCl3 (40 mg/L) as coagulant. The removal efficiency was 10% lower when polysilicato-iron (PSI, 2.5 mg/L) was used as a flocculant. The results of both the batch and column adsorption studies showed that iron-oxide-coated sand can effectively be used to achieve very high levels of arsenic removal (less than 5 μm/L as As in drinking water). Arsenic was removed up to 78% from the packed polystyrene beads filter with in-line FeCl3 addition at a high loading rate of 30 m3/m2.h. When powder activated carbon (PAC) was used in the membrane hybrid system, 87% removal of arsenic was achieved. A mixing time of 2.7 min with the mixing intensity of 87.8 s-1 were used. A very high filtration (permeate flux of 760 L/m2.h) was observed with a membrane of pore size of 0.2 μm.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».