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Enregistrement W2903957096 · doi:10.32438/wpe.10918

Latent heat from rice cooking to disinfect drinking water

2018· article· en· W2903957096 sur OpenAlexaff
Nadim Reza Khandaker, Shirya Rashid

Notice bibliographique

RevueWEENTECH Proceedings in Energy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatent heatEnvironmental scienceBoilingPopulationEconomic shortageWater treatmentWaste managementWater scarcityEnvironmental engineeringPulp and paper industryChemistryBiologyEcologyWater resourcesGeographyMedicineEngineeringEnvironmental healthMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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