Preliminary study on greywater treatment using water hyacinth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Greywater constitutes a major portion of wastewater generated from domestic units. Greywater treatment through a natural treatment system provides a sustainable method of wastewater management. The objective of this study was to evaluate the potential of water hyacinth as phytoremediation aquatic microphytes for greywater treatment based on optimum growth and harvesting frequency. The treatment system was operated in continuous mode for 30 days. The physicochemical properties of treated greywater and physical characteristics of water hyacinth were determined. The physiochemical parameters of the influent greywater: water temperature (23.1–24.9 °C), pH (6.94–7.94), total dissolved solids (192–648 mg/L), turbidity (9.8–49.9 NTU), chemical oxygen demand (51.2–179.2 mg/L), ammonium–nitrogen (2.8–6.16 mg/L), and phosphate–phosphorous (0.45–1.168 mg/L). The results showed an average removal of ammonium–nitrogen, phosphate–phosphorous, and chemical oxygen demand of 63.26 ± 10.47%, 61.96 ± 12.11%, and 51.91 ± 5.32%, respectively. A 75% increase in the water hyacinth biomass was observed during the study which may be attributed to the dense roots, hyperaccumulative properties, and the rapid growth rate of water hyacinth. A harvesting interval of 15–20 days was recommended for phytoremediation of greywater for efficient treatment performance. However, feasible harvesting methods need to be developed for removing only matured mother plants, leaving baby water hyacinth in the treatment system. Water hyacinth found to be a potential phytoremediation plant for greywater treatment, providing consistent quality of treated water.
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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 ».