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Notice bibliographique
Résumé
Scale-up feasibility of the graphitized sand filter (GS1) for Microcystin-LR (MC-LR) removal and its impact on other water pollutants (WPs) was assessed through a mass-balance study, using a laboratory-based drinking water treatment plant (DWTP) micromodel named: SAP-1©. The treatment system comprised: raw water tank, pre-oxidation tank (oxidant: potassium permanganate), followed by a coagulation/flocculation tank (alum supplemented), sedimentation tank, filtration module and finally disinfection tank (dosed with hypochlorite solution). Two filter modules (FMs) were studied: a) FM1: graphitized-sand media + sand media = ½ GS1 + ½ sand and b) FM2: ½ sand + ½ sand. The MC-LR removal study (initial concentration: 50 μg/L) was performed for two varieties of MC-LR source: a) commercial MC-LR, and b) algal-biomass released MC-LR. Along with MC-LR, other WPs were also evaluated including metal ions (Fe<sup>2+</sup> and Cu<sup>2+</sup>), total coliform, turbidity, ammonia-N and dissolved organic carbon. The removal efficiency of these WPs was determined for each treatment unit (as it passed). FM1 was able to reduce the inflow residual of MC-LR (coming from the preceding unit: sedimentation unit) from 12.1 μg/L and 25.4 μg/L (for commercial and algal-cell MC-LR source, respectively) to <0.61 μg/L and hence successfully complying the WHO guidelines (<1 μg/L). The protein phosphatase 1A (PP1A) toxicity assay confirmed a much safer and more toxic-free filtrate (by 40%-50%) for FM1 as compared to the filtrate obtained from FM2. The techno-economic evaluation showed that for an annual household filter application, 160 CAD needs to be spent on one GS1-based filter unit as compared to over 6000 CAD (equivalent price) for the conventional sand-based filter to provide MC-LR-free water. The present study demonstrates the feasibility of the utilization of these units in household filtration systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».