Modified sand for the removal of manganese and arsenic from groundwater
Notice bibliographique
Résumé
Manganese (Mn) and arsenic (As) are common natural groundwater contaminants and are present at concentrations much higher than the recommended drinking water guidelines. In this study, laboratory investigations were carried out to evaluate the effectiveness of three different types of manganese oxide (MnO2)-coated media in removing manganese and arsenic from water. While all media types were found to be very effective in removing dissolved manganese, the flow rate or contact time was found to have a significant impact on manganese removal. Removal of manganese with ‘synthetic’ manganese-coated media changed from 30% at a flow rate of 8.0 (ml/min)/cm2 to almost 100% at flow rates of about 1 (ml/min)/cm2. Manganese removal was found to increase with increasing manganese content of the filter media and with increasing manganese in the influent water. Removal of arsenic (III) (As3+) in manganese oxide-coated filter media was found to be strongly dependent on pH and phosphate (PO4 3−) concentration. Removal of arsenic decreased from about 80% at pH 7 to almost nil at pH 9. Arsenic removal decreased from 75% in the absence of phosphate to 2.3% in the presence of 10 mg/l phosphate. Results show that manganese oxide-coated media can efficiently remove both manganese and arsenic.
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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 ».