Effectiveness of Raw versus Activated Coconut Shells for Removing Arsenic and Mercury from Water
Notice bibliographique
Résumé
Relatively inexpensive biosorbents, made from coconut shell, were explored as alternatives to high-quality activated carbon for use in small-scale, wastewater treatment in developing economies. Simple charring and activation procedures were followed to produce CaCl2-activated coconut shell charcoal and its effectiveness was compared with raw coconut shell powder for removal of mercury (Hg) and arsenic (As) from contaminated water. From atomic absorption spectroscopy analyses, the removal efficiency of As and Hg with the use of activated charcoal were 67% (vs 65% for the raw form), and 53% (vs 49% for the raw form), respectively, from their corresponding “artificially”-contaminated wastewater. These results suggest that despite the slightly improved removal efficiencies recorded for activated coconut shells, the raw version could equally be used in treating wastewater towards the removal of the toxic metals- As and Hg. In order to understand the chemistry of the adsorption processes, FT-IR spectroscopy was employed to study similarities and differences in chemical compositions of the raw versus activated coconut shells before and after the biofiltration processes. To further investigate the effect of this biofiltration process on the overall quality of water, the physicochemical parameters (pH, conductivity, colour, turbidity, TDS and TSS) were measured on river water samples, pre-treated with the biosorbents. For both the raw and activated coconut shell, there was general improvement, although the conductivity of the water treated with the activated version was slightly elevated, was likely due to leaching of CaCl2 that was used for activation.
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 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 | 0,001 | 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 ».