Statistical optimization of arsenic removal from synthetic water by electrocoagulation system and its application with real arsenic-polluted groundwater
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic presence in the water has become one of the most concerning environmental problems. Electrocoagulation is a technology that offers several advantages over conventional treatments such as chemical coagulation. In the present work, an electrocoagulation system was optimized for arsenic removal at initial concentrations of 100 µg/L using response surface methodology. The effects of studied parameters were determined by a 23 factorial design, whereas treatment time had a positive effect and current intensity had a negative effect on arsenic removal efficiency. With a p-value of 0.1629 and a confidence of level 99%, the type of electrode material did not have a significant effect on arsenic removal. Efficiency over 90% was reached at optimal operating conditions of 0.2 A of current intensity, and 7 min of treatment time using iron as the electrode material. However, the time necessary to accomplish with OMS arsenic guideline of 10 µg/L increased from 7 to 30 min when real arsenic-contaminated groundwater with an initial concentration of 80.2 ± 3.24 µg/L was used. The design of a pilot-scale electrocoagulation reactor was determined with the capacity to meet the water requirement of a 6417 population community in Sonora, Mexico. To provide the 1.0 L/s required, an electrocoagulation reactor with a working volume of 1.79 m3, a total electrode effective surface of 701 m2, operating at a current intensity of 180 A and an operating cost of 0.0208 US$/day was proposed. Based on these results, electrocoagulation can be considered an efficient technology to treat arsenic-contaminated water and meet the drinking water quality standards.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».