Remoción de arsénico en agua de consumo humano mediante la técnica de coagulación-floculación
Bibliographic record
Abstract
En Costa Rica, se han identificado aguas de consumo humano con concentraciones de arsénico mayores al límite permitido (10μg/L). En este sentido, la tecnología de coagulación/floculación puede ser potencialmente utilizada como una alternativa de tratamiento. La presente investigación evaluó la eficiencia del cloruro de hierro (III) junto con la adición de dos floculantes, uno sintético (polímero catiónico KF-930-S) y otro natural (mozote Triumfetta semitriloba Jacq, Malvaceae). Se hicieron ensayos de jarras utilizando una concentración de arsénico de 200 μg/L. Las condiciones óptimas fueron pH 6, dosis de cloruro de hierro (III) de 12 mg/L y 14 mg/L para el polímero catiónico (1 mg/L) y el mozote (250 mg/L), respectivamente. Como mecanismos de separación, se utilizó filtración rápida con arena (0.5 mm). Se definieron tiempos de floculación de 1 min en ambos casos. Se obtuvieron eficiencias de remoción cercanas al 96%, obteniendo concentraciones de arsénico en el efluente menores a 10 μg/L. Los análisis de potencial Z, mostraron que el floc formado, está cargado positivamente al utilizar agua sin iones y cargada negativamente al usar agua sintética con iones interferentes. Posiblemente, el mecanismo de remoción, al usar agua sin iones interferentes, se debe a la atracción electrostática del arsenato (adsorción). Al contrario, en presencia de iones interferentes, probablemente los iones de adsorbato se enlazan directamente a la superficie delmaterial por medio de la formación de complejos de esfera interna.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".