Variation in levels and removal efficiency of heavy and trace metals from wastewater treatment plant effluents in Cape Town and Stellenbosch, South Africa.
Notice bibliographique
Résumé
This study focused on one year monitoring campaign to monitor the occurrence and removal of Endocrine Disruptive Metals (EDMs) and trace metals from selected wastewater treatment plants (WWTPs) in Stellenbosch and Cape Town. Composite water samples were collected from the WWTPs from January 2010 to December 2010 on a quarterly basis and concentrations determined using inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) after open beaker digestion. A total of 432 water samples consisting of raw, primary effluent, secondary effluent and final effluents were collected and analyzed. The general abundance distribution pattern for metals was Zn > Cu > Pb > Cr > Ni > As > Co > Cd > Hg. The removal efficiency ranged from 1.5% for Hg at Zandvliet WWTP plant during winter to 98.27% for Cu at Athlone WWTP treatment plant during summer. The final effluent concentration for most of the metals were within South African water quality guidelines while As, Hg, Cd and Pb concentration were higher than maximum limits set by the Canadian Council of Ministers of the Environment. Potsdam WWTP showed to be the most effective at heavy metals removal as compared with the other five treatment plants investigated in this study. The effluent metal concentration over time could pose health risk if used for agricultural irrigation. Key words: Seasonal variation, endocrine disrupting metals, wastewater treatment plants, effluents, coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS), Cape Town.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».