Synthesis and efficacy of cactus-banana peels composite as a natural coagulant for water treatment
Notice bibliographique
Résumé
Aluminium and ferric salts continue to be used as coagulants in drinking water treatment. Natural coagulants can be used for the same purpose because they are cheaper, locally accessible and environmentally friendly. However, low production yields and high operation costs affect commercial adoption of natural coagulants from individual plants, hence the exploration of performance of their composites. This study evaluated the performance of cactus-banana peels composite as natural coagulant for water treatment because of the low cost nature of the two plants. Design Expert Software was used to design jar test experiments for attainment of optimum mixing ratio of the composite for determining optimum dosage, pH and extraction time for development of performance models. Performance of the coagulant was evaluated based on removal efficiencies of turbidity, total suspended solids (TSS) and Escherichia coli (E.coli). The goodness of fit for developed models was evaluated using R2 values and adequate precision. The optimal composition of the composite was cactus to banana peels ratio 0.62:0.38. The optimally mixed powder had a bulk density of 590 kg/m3 while the extracted liquid coagulant had pH and electrical conductivity of 7.05 and 1123 μs/cm, respectively. The optimum dosage, pH and extraction time were 12.25 ml/l, 7.31 and 26.53 min, respectively. Turbidity, TSS and E. coli removal efficiencies were 87.13, 82.15 and 84.02%, respectively. These results indicated good performance of the composite coagulant in water treatment compared to 82–99% for alum, the most commonly used commercial coagulant.
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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 | 0,001 | 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 ».