Adsorptive Removal of Iron and Manganese from Groundwater Samples in Ghana by Zeolite Y Synthesized from Bauxite and Kaolin
Notice bibliographique
Résumé
Ground water samples from residential homes in three Regions of Ghana: Central, Greater Accra and Ashanti, were analyzed for iron and manganese contamination. The samples were exposed to characterized zeolite Y by X-ray diffraction, scanning electron microscopy, energy dispersive X-ray spectroscopy, Fourier transformed-infrared spectroscopy and thermos gravimetric-differential thermal analysis. Zeolite Y is able to remove 98% of iron and 97% of manganese within an hour. The adsorption of both iron and manganese followed the Freundlich model, suggesting that the ions were transported onto the zeolite Y surface and subsequently diffused into the zeolite Y framework. The kinetic studies showed that pseudo-first order and intra particle and film diffusion models provided the best fit. The adsorption at 0.2 mg L−1 Fe ( Q 0.2 ) is calculated to be 0.023 mg g−1 for the Freundlich adsorption model, whilst that of manganese at 0.05 mg L−1 Mn ( Q 0.05 ) is evaluated to be 0.015 mg g−1. The zeolite retains its adsorption properties when retrieved from the first exposure water sample, washed copiously with distilled water and added to fresh water samples. The results suggest that zeolite Y can be used as a potential adsorbent for the removal of iron and manganese from groundwater.
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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) | 0,000 | 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 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 ».