Assessment of Moringa-functionalized carbon based biofilter for disinfection through column experiments
Notice bibliographique
Résumé
The lack of infrastructure for water treatment and distribution remains a major problem in many low-income regions across the globe. Many available water treatment technologies may not be successfully implemented due to economic constraints and low social acceptability. In this study, we test the extent to which Moringa oleifera (MO)-functionalized carbon biofilter columns can effectively remove bacterial contamination in water. MO proteins were adsorbed onto two carbon adsorbents, granular activated carbon (GAC) and rice husk ash (RHA), and were then used as packing materials for a biofilter column. Synthetic contaminated water (non-pathogenic E. coli in water) was fed at the top of the column at fixed flow rates, and coliform removal in the column was evaluated by monitoring the coliform breakthrough in the filtered water. A semi-factorial experimental design was adopted to evaluate the influence of column bed height, type of adsorbent, and contact time on the E. coli removal efficiencies. As a control, parallel experiments using bare carbon adsorbents were also performed. The effectiveness of MO-functionalized adsorbents was evaluated through ANOVA comparison of the breakthrough data from the experimental and control columns. Results show that the MO-functionalized adsorbents effectively remove E. coli from contaminated water. Generally, E. coli removal rates were higher in MO-functionalized RHA than in MO-functionalized GAC. These findings suggest the potential use of MO-based biofilters in water disinfection. Due to the low cost and availability of MO in many low-income regions, MO-functionalized adsorbents can be used as an inexpensive water treatment alternative in these areas.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».