Impact of Low-Levels of Silver, Zinc and Copper Nanoparticles on Bacterial Removal and Potential Synergy for Point-of-Use Water Treatment Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Silver (Ag) nanoparticles (NPs) are incorporated into multiple Point-of-Use (POU) drinking water solutions including ceramic water filters (CWFs).Despite silver's promise in supporting disinfection in the POU solutions, its disinfection action remains under-studied.Drawing on research in the medical field which revealed synergistic impact of co-applying Ag NPs with copper (Cu) NPs, and zinc (Zn) NPs on disinfection, this research investigates the potential for coapplying these NPs for water disinfection.The methodology consisted of using batch-test experiments to assess E. coli inactivation using combinations of Ag-Cu, Ag-Zn and Cu-Zn NPs at safe concentrations (0-0.2 mg/L) and different ratios, over typical storage period (72 hours).Bliss model was used to analyze the effect of co-application.A set of Ag NPs and combinations was challenged with pH levels of 6-9 and with natural water.The disinfection efficiency of individual NPs was Ag>Cu>Zn, with threshold levels between 0.01-0.02mg/L for Ag, 0.05 mg/L for Cu, and 0.2 mg/L for Zn.Synergy was observed between the combinations, as complete removal was achieved in 48 hours when co-applying 0.01 mg/L Ag with 0.05 mg/L Zn or Cu while individual nanoparticles resulted in no removal.The degrees of synergy were Ag-Zn>Cu-Zn>Ag-Cu.Within Ag-Zn and Ag-Cu combinations, lower Ag:Zn and Ag:Cu ratios yielded higher synergy.There was no clear correlation between pH and disinfection efficiency by Ag NPs nor the combinations except for the Zn-Cu combination which performance negatively correlated to pH level.Using natural water medium resulted in suppressed disinfection by Ag individually, Ag-Cu, and Ag-Zn, and a more variable disinfection by Zn-Cu.Together the results highlight a clear synergy between the combinations, and the Ag-Zn and Ag-Cu combinations at lower Ag:Zn/Cu ratio being the most promising for E. coli inactivation, demonstrating a good potential for use as water disinfectants, and providing additional protection of water treated by POU solutions during storage periods.Firstly, I would like to thank my supervisor, Dr. Onita Basu for giving me the opportunity to do this research and for supporting me in every step along the way.I am very blessed to have had her as my supervisor and mentor.I am also very thankful for Robbie Venis, and Chaitanya Narendrakumar Luhar who trained me on the lab research method
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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) | 0,002 | 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 ».