Sustainable porous collectors for Agricultural Runoff Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Excess nutrient and pollutant loading from agricultural runoff is a key driver of water quality degradation, necessitating low-cost, in-situ treatment solutions. Filtration beds are commonly employed for this purpose, yet the traditional use of sand as the dominant filter medium is increasingly unsustainable due to resource scarcity. Crushed recycled glass is emerging as a promising alternative, though its performance characteristics and potential for surface modification remain underexplored. This study evaluates the filtration efficiency of crushed recycled glass, both unmodified and surface-modified with iron oxyhydroxides, across a range of particle sizes and heating temperatures. A 3 × 4 factorial design was used in column experiments to assess removal efficiency across multiple water quality parameters, including turbidity, total organic carbon, orthophosphates, and metals. Surface-coated media modified at 90 °C significantly outperformed the control for turbidity removal (p <0.05) for the two coarsest size fractions (1190 µm and 2000 µm). No significant differences in surface elemental composition were identified between modified media dehydrated at 90°C and 100°C. Modified media across particle size fractions and temperature treatment did not leach B or Fe > 0.1 ppm. Instead, Fe removal was of at least 76% for all tested modified media. These findings demonstrate that surface-modified recycled glass can effectively enhance contaminant removal in water treatment, while highlighting that particle size distribution and column configuration (L/D ratio) influence overall performance. The results support the potential of modified recycled glass as a practical, low-cost, and environmentally sustainable filter medium.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».