Trihalomethanes minimization in drinking water by coagulation/flocculation/sedimentation with natural coagulant <i>Moringa oleifera</i> Lam and activated carbon filtration
Notice bibliographique
Résumé
Water treatment plants are designed to remove turbidity and apparent colour, and produce safe water from a microbiological and chemical point of view. Disinfection is the step responsible for the microbiological security, for which chlorine is the most widely‐used agent, since it can react with organic matter present in raw water to form total trihalomethanes (TTHM), which are harmful to humans. In this context, it is proposed to evaluate the effectiveness of the combined process of coagulation, flocculation, and sedimentation (C/F/S) followed by an activated carbon column. The water for the tests was from the Pirapó River (Brazil) with low colour and turbidity. In C/F/S tests, natural coagulant solutions from Moringa oleifera (MO) degreased with ethanol (MO(et)) and hexane (MO(hex)) were compared to coagulant aluminum polychloride (PAC) with further filtration in an activated carbon column. For all these tests, removal efficiency of apparent colour, turbidity, dissolved organic carbon (DOC), and compounds with UV254nm absorption (UV254nm) were evaluated. The disinfection process was performed and residual chlorine and TTHM formation were evaluated. It was observed that the process of C/F/S using MO(et) followed by filtration through activated carbon was able to reduce the values of physicochemical parameters (96 % removal for turbidity and apparent colour, 93 % for UV254nm, and 99 % for DOC) with reduced formation of TTHM (25.31 μg/L). Moreover, oil extraction with ethanol presents advantages over hexane due to being a solvent with good operational security, low toxicity, and being a bio‐renewable source, all characteristics not present in hexane.
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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 ».