Latent heat from rice cooking to disinfect drinking water
Notice bibliographique
Résumé
During the monsoon season the water distribution systems in the cities of Bangladesh, a developing country, has its distribution pipelines compromised due to water intrusion. This produces outbreaks of waterborne diseases. An easy solution is simply boiling the water before drinking. Unfortunately, this practice is limited due to fuel shortage or added fuel expense incurred. The affected population ends up using simple filters that is not effective in removing disease causing microorganisms from water. Every household in Bangladesh eats rice as their main staple and it is cooked twice a day for lunch and dinner. The method used is boiling and then simmering rice in a pot. The rice cooking process generates water vapor, which we are trapping and condensing by a stacked pot water heater/disinfector in a very simple way to utilize the latent heat to heat water to a required temperature and duration for disinfection. The efficacy of the process was evaluated in a controlled experimental program. The results indicated that our process would heat the water to temperatures that would inactivate pathogenic bacteria, viruses, and protozoa by raising the water temperature to 76.6 ±0.9oC, utilizing the latent heat generated from rice cooking. Further, if one wants to bring the water to rolling boiling, it requires ~ 3.0 minutes of additional direct heating after preheating with our system. This additional heating would require a normal expenditure of LPG of 0.073kg to bring to boil 10 L of water after preheating; whereas direct heating to bring 10 L of water to boil from an ambient temperature of 23.0oCwould require 0.24 Kg of LPG. We feel that this system will go a long way to address this public health crisis faced every year in Bangladesh and to address the safe water crisis faced by the million plus Rohyangya refugees from Burma living in makeshift camps in Bangladesh. In addition, our system can be utilized in other developing countries to provide safe drinking water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».