Performance evaluation of different macrophytes in small‐scale vertical flow constructed wetlands for greywater treatment using principal component analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The scarcity of water is perceived as a systematic global risk due to increasing water demand. Vertical flow constructed wetland (VFCW) is proposed as an energetically efficient and economical process to treat greywater (GW) for non‐potable purposes. Macrophyte contributes a significant amount to the treatment process, and it depends on species, and their ecology. In this study, four single‐stage VFCW systems were planted with locally available plant species named Hymenocallis littoralis as Plant 1, Phragmites australis as Plant 2, Canna indica Plant as 3, and Colocasia as Plant 4, which were used for the treatment of GW. The mean removal efficiencies associated with Plant 1, Plant 2, Plant 3, and Plant 4 are 55.13%, 48.11%, 52.53%, and 56.39% for chemical oxygen demand (COD); 45.35%, 35.36%, 64.10%, and 56.39% for ammonia; and 32.97%, 20.85%, 71.57%, and 33.40% for phosphate, respectively. All systems show significant removal efficiency (more than 40%) of all pollutants, except TDS and pH. Among all the observed plants, C. indica achieved the highest removal efficiency for COD, ammonia, and phosphate. The obtained results were analyzed for the dependency of correlations with effluent, influent, and macrophytes used in the treatment system. The principal component analysis (PCA) identified two principal components from 13 variables and explained 50.25%, 47.47%, and 45.62% variance of normalized datasets in VFCW. The PCA also shows significant correlations of plant species with different targeted effluent parameters.
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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) | 0,000 | 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 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 ».