Effect of plant density and hydraulic retention time on phytoremediation of greywater using water hyacinth and validation of its optimized result using artificial neural network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water scarcity is a global issue and finding alternative ways to meet our water needs within available resources is becoming increasingly important. Repurposing greywater for non‐potable uses, such as irrigation and car washing, can help alleviate the demand for drinking water. Greywater recycling and reuse are viable options to combat water scarcity. This study investigated the treatment of greywater using phytoremediation, specifically focusing on the effect of water hyacinth density and hydraulic retention time (HRT). An artificial neural network was used to optimize these parameters in the treatment system. The experiment spanned over 7 weeks and consisted of two phases. In phase I, different water hyacinth densities (ranging from 1.0 to 4.0 kg/m 2 ) were tested, while phase II examined various HRTs (ranging from 12 to 48 h). The results indicated that the optimal conditions for greywater treatment were a water hyacinth density of 2 kg/m 2 and an HRT of 48 h. Under these optimal conditions, the treatment system achieved high removal efficiencies for turbidity (98.02 ± 0.75%), chemical oxygen demand (59.42 ± 5.64%), ammonium‐nitrogen (87.45 ± 7.29%), and phosphate (94.50 ± 2.19%). However, the removal of total suspended solids was relatively low at 43.98 ± 9.20%. These findings were confirmed using an artificial neural network, showing a strong correlation ( R > 0.99). The study concludes that phytoremediation using water hyacinth can be a viable option for greywater recycling and reuse, effectively addressing water scarcity. The recommended optimal conditions include a water hyacinth density of 2 kg/m 2 and an HRT of 48 h.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».