Mitigation of Sugar Industry Wastewater Pollution: Efficiency of Lab-Scale Horizontal Subsurface Flow Wetlands
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sugarcane accounts for around 80% of global sugar production. However, the sugar industry is known for producing significant amounts of organic wastewater with a high COD (5000–8000 mg/L) that severely pollutes the environment. A lab-scale trial was conducted to evaluate the efficacy of a horizontal subsurface flow wetland planted with Typha latifolia and Phragmites australis in removing pollutants from sugar industry wastewater. The wetland system was subjected to rigorous testing, operating at a high flow rate of 2.166 gallons per day and exposed to a high organic loading rate (3800 mg/L COD and 2470 mg/L BOD), as well as elevated levels of inorganic nitrogen, sulfate, and phosphate (100 mg/L, 80 mg/L, and 10 mg/L, respectively). Our findings indicate significant removal efficiencies, with the wetland system achieving removal rates of 88% for COD, 97% for BOD, 96% for total nitrogen, and 95% for sulfate. Remarkably, the system exhibited enhanced removal efficiency when exposed to domestic wastewater compared to tap water, owing to the abundance of microbial populations. Moreover, toxicity assessments conducted on the treated water revealed no adverse effects on the germination of wheat seeds and on the survival of fish over a week-long observation period. In conclusion, our study underscores the promising potential of horizontal subsurface flow wetlands as an effective and sustainable approach for mitigating the adverse environmental impacts associated with sugar industry wastewater. The findings offer valuable insights for policymakers and stakeholders in devising strategies to promote environmental sustainability and safeguard vital ecosystems in the Sindh region of Pakistan and beyond.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 découle