Water treatment process using conventional and advanced methods: A comparative study of Malaysia and selected countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water treatment is the process of removing all those substances, whether biological, chemical, or physical, that are potentially harmful to the water supply for human and domestic use. This treatment helps to produce water that is safe, palatable, clear, colorless, and odorless. The basic steps of water treatment include coagulation, precipitation, filtration, and disinfection. Water treatment before supplying water to consumers is essential to improve water quality to create a sustainable life. Water treatment can eliminate potential or certain harmful substances in the water to prevent the consumption of contaminated water sources that can cause potential health problems. Therefore, it is important to establish a water treatment facility with sufficient capacity to remove pollutants according to standards before being supplied to consumers. In this study, the focus of the discussion is on the use of river water as a source of water for consumers in Japan, Australia, Canada, and Malaysia after a water treatment process. This paper reviews the recent progresses of water treatment process using both conventional and advanced methods. A brief discussion on the water quality index of each country’s rivers is presented. Several potential applications of Industrial Revolution 4.0 technology in the water treatment process are discussed. Adoption of the industrial revolution of technology in water treatment may provide many benefits to this field and excavate more potential improvement. This paper will deliver a scientific and technical overview and useful information to scientists, engineers, and stakeholders who work in this field.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».