Exploring the arsenic removal potential of various biosorbents from water
Notice bibliographique
Résumé
Globally, contamination of groundwater with toxic arsenic (As) is an environmental and public health issue given to its carcinogenic properties, thereby threatening millions of people relying on drinking As-contaminated well water. Here, we explored the efficiency of various biosorbents (egg shell, java plum seed, water chestnut shell, corn cob, tea waste and pomegranate peel) for arsenate (As(V)) and arsenite (As(III)) removal from As-contaminated water. Significantly, egg shell and java plum seed displayed the greatest As(III) elimination (78–87%) at 7 pH followed by water chestnut shell (75%), corn cob (67%), tea waste (74%) and pomegranate peel (65%). In contrast, 71% and 67% of As(V) was removed at pH 4.1 and 5.3 by egg shell and java plum seed, respectively. The maximum As(V) and As(III) sorption by all the biosorbents was obtained, notably for egg shell and java plum seed, after 2 h contact time. Langmuir isotherm and pseudo-second order models best fitted the sorption data for both forms of As. The –OH, –COOH, –NH2 and sulfur-bearing surface functional groups were possibly involved for As(III) and As(V) removal by biosorbents. The scanning electron microscopy combined with the energy dispersive X-ray spectroscopy (SEM-EDX) analysis showed that the heterogeneous surface of biosorbents, possessing rough and irregular areas, could have led to As sorption. Both As(V) and As(III) were successfully desorbed (up to 97%) from the biosorbents in four sorption/desorption (regeneration) cycles. This pilot-scale study highlights that egg shell and java plum seed have the greatest ability to remove both As species from As-contaminated drinking water. Importantly, these findings provide insights to develop an inexpensive, effective and sustainable filtration technology for the treatment of As in drinking water, particularly in developing countries like Pakistan.
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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) | 0,001 | 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 ».