Arsenic Removal by Adsorbents from Water for Small Communities’ Decentralized Systems: Performance, Characterization, and Effective Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic (As), a poisonous and carcinogenic heavy metal, affects human health and the environment. Numerous technologies can remove As from drinking water. Adsorption is the most appealing option for decentralized water treatment systems (DWTS) for small communities and household applications because it is reliable, affordable, and environmentally acceptable. Sustainable low-cost adsorbents make adsorption more appealing for DWTS to address some of the small communities’ water-related issues. This review contains in-depth information on the classification and toxicity of As species and different treatment options, including ion exchange, membrane technologies, coagulation-flocculation, oxidation, and adsorption, and their effectiveness under various process parameters. Specifically, different kinetic and isotherm models were compared for As adsorption. The characterization techniques that determine various adsorbents’ chemical and physical characteristics were investigated. This review discusses the parameters that impact adsorption, such as solution pH, temperature, initial As concentration, adsorbent dosage, and contact time. Finally, low-cost adsorbents application for the removal of As was discussed. Adsorption was found to be a suitable, cost-effective, and reliable technology for DWTS for small and isolated communities. New locally developed and low-cost adsorbents are promising and could support sustainable adsorption applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».