Effect of aeration, iron and arsenic concentrations, and groundwater matrix on arsenic removal using laboratory sand filtration
Notice bibliographique
Résumé
Natural groundwater from the towns of Wabana and Freshwater and treated well water from the town of Wabana in Newfoundland and Labrador, Canada were tested separately and together in sand columns to study the removal of arsenic. The most ideal conditions for arsenic removal appeared to include an arsenic concentration of approximately 35 µg/L and lower, an Fe:As mass ratio in the order of 65 and lower, and aeration of the sand media. Active aeration by pumping air though the filter, passive aeration by scraping off top layers of sand and virtual aeration by diluting the strength of the water being treated, were employed and compared. For tests where groundwater from the towns of Wabana and Freshwater was combined, arsenic removal was optimized and other elements, in addition to iron, were also correlated with effluent arsenic. Further, for these same tests there was a gradual increase in effluent pH that could have been due to oxygen depletion or gradually more reducing conditions in the sand column. Where Ni, Mn and Zn were correlated with effluent arsenic it was concluded that the increase in pH increased heavy metal removal and arsenic release. In the test where the treated Wabana water made up a greater proportion of the mix than the Wabana groundwater, lithium was also correlated with 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».