A comprehensive review on arsenic contamination in groundwater: Sources, detection, mitigation strategies and cost analysis
Notice bibliographique
Résumé
While groundwater is commonly perceived as safe, the excessive presence of trace metals, particularly arsenic (As), can pose significant health hazards. This review examines the current scenario of pollutants and their mitigations focusing on As contamination in groundwater across multiple nations, with a specific emphasis on the Indian Peninsula. Arsenic pollution surpasses the WHO limit of 10 ppb in 107 countries, impacting around 230 million people worldwide, with a substantial portion in Asia, including 20 states and four union territories in India. Analysis of the correlation between the aquifer and arsenic poisoning highlights severe contamination in groundwater originating from loose sedimentary aquifer strata, particularly in recently formed mountain ranges with geological sources presumed to contribute over 90% of arsenic pollution, i.e. a big environmental challenge. A myriad of techniques, including chromatographic, electrochemical, biological, spectroscopic, and colorimetric methods among others, are available for the detection and removal of arsenic from groundwater. Removal strategies encompass a wide array of approaches such as bioremediation, adsorption, coagulation/flocculation, ion exchange, biological processes, membrane treatment, and oxidation techniques specifically tailored for affected areas. Constructed wetlands help to eliminate heavy metal impurities such as As, Zn, Cd, Cu, Ni, Fe, and Cr. Their efficiency is influenced by design and environmental factors. Nanotechnology and nanoparticles have recently been studied to remove arsenic and toxic metal ions from water. Cost-effective solutions including community-based mitigation initiatives, alongside policy and regulatory frameworks addressing arsenic contamination, are essential considerations.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».