An Assessment of the Use of Static Magnetic Field for Sodium Fluoride Defluoridation and Removal of Escherichia Coli and Rotavirus Pathogens from Water
Notice bibliographique
Résumé
The use of chemicals such as chlorine in water purification leaves harmful biproducts in the water while filtration techniques such as reverse osmosis, ultrafiltration, nanofiltration, and forward filtration are costly and require external energy for their operation. Ceramic water filters that would have addressed these issues are brittle and incapable of filtering viruses. In this work, we report on the efficiency of water purification using a 0.8 T static magnetic field from permanent magnets in defluoridation of sodium fluoride and purification of Escherichia coli, and Rotavirus. The contaminated water was circulated at varying velocities of 0.1 ml/s to 2.0 ml/s at an ambient temperature of 16.0 °C to 40.0 °C for 0.5 hours to 9.0 hours. It was found that when ionized water was circulated under the static magnetic field for nine hours, its pH was lowered by 9.7% and the velocity of water in circulation did not affect the purification efficiency. The static magnetic field equally lowered the replication of Escherichia coli and Rotavirus by 9.8% and 7.1% respectively. Furthermore, 14.1% of defluoridation of water was also achieved. Thus, a 0.8 T static magnetic field was not able to purify water to recommended levels.
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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) | 0,000 | 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 ».