Fluoride removal from drinking water (Metlaoui, Tunisia) using untreated and treated natural clays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Fluorosis is an endemic disease due to an excess of fluoride intake via drinking water. In some regions of the world, removing fluoride from drinking water is a severe problem that is still to be solved. The present study focuses on the use of a natural clay to reduce fluoride concentration in Tunisian contaminated drinking water under relevant working conditions. RESULTS Adsorption experiments were performed in batches using a fluoride aqueous solution. The Box–Behnken model design was used to define the working conditions in which three factors were controlled: clay dosage, contact time and agitation speed. The fixed parameters were the initial fluoride concentration and water pH as observed in Metlaoui, Tunisia in 2021, and experiments were performed at room temperature. Results show that 4 g(50 mL) −1 of clay dosage, 10 min of contact time and 280 rpm of agitation speed could provide 51% fluoride removal using an untreated natural clay. Then, various adsorbents based on this clay were synthesized (chitosan–clay, C 6 H 17 NO 3 Si–clay and thermally treated clays purified using different methods) and tested using the same approach. Among the adsorbents tested, the thermally treated purified clays were the most effective in removing fluoride under ambient conditions with a fluoride removal of 97.5%. Tests performed on drinking water showed that the safety fluoride concentration could be achieved without modifications of the water pH. CONCLUSIONS The thermally treated clays investigated in this study were effective for fluoride removal under relevant conditions, which can pave the way for future field applications. © 2023 Society of Chemical Industry (SCI).
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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) | 0,001 | 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 ».