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टीम प्रकाश, कंपन की मदद से शक्तिशाली पानी फिल्टर बनाती है

टीम प्रकाश, कंपन की मदद से शक्तिशाली पानी फिल्टर बनाती है

डॉ। अविरू बसु का अनुसंधान समूह।

डॉ। अविरू बसु का अनुसंधान समूह। | फोटो क्रेडिट: विशेष व्यवस्था

मोहाली, IIT-धरवाड़, और IIT-KHARAGPUR में नैनो साइंस एंड टेक्नोलॉजी (INST) इंस्टीट्यूट के वैज्ञानिकों ने एक सस्ता, पुन: प्रयोज्य जल फिल्टर तैयार किया है।

औद्योगिक संयंत्र कांगो लाल और मेथिलीन नीले जैसे नदियों और भूजल में राइट्स छोड़ते हैं, जहां से वे पेट, त्वचा और सांस लेने की बीमारियों का कारण बन सकते हैं। ओजोन, फेंटन केमिस्ट्री और अन्य तरीके पानी को साफ करने के लिए काम करते हैं, लेकिन वे रसायनों और बिजली के माध्यम से जलते हैं, लागत और कार्बन पदचिह्न का विस्तार करते हैं।

नए फ़िल्टर को इन और अन्य समस्याओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके विकास को जुलाई के संस्करण में एक पेपर में बताया गया था नैनो एनर्जी

शोधकर्ताओं ने पहले 3 डी प्रिंट किया, पोलिलैक्टिक एसिड (पीएलए) की स्पंज जैसी चादरें, एक बायोडिग्रेडेबल प्लास्टिक का उपयोग अक्सर खाद कप में किया जाता है। पीएलए स्वाभाविक रूप से पानी-रिपेलिंग है, इसलिए टीम ने प्रत्येक शीट को एक हल्के सोडियम-हाइड्रॉक्साइड समाधान में भिगो दिया ताकि इसे पानी-प्रेमी बनाया जा सके।

इसके बाद, उन्होंने बिस्मथ फेराइट (बीएफओ) के नैनोकणों को बनाया और तैयार पीएलए शीट को एक बीएफओ स्याही में डुबो दिया। उपचारित चादरें पांच पुन: उपयोग चक्रों के माध्यम से मजबूत रही, अपनी सफाई शक्ति का केवल 3% खो दिया।

दृश्यमान प्रकाश के तहत, BFO ने एक सौर-संचालित उत्प्रेरक की तरह काम किया जो पानी के अणुओं को विभाजित करता है और अत्यधिक प्रतिक्रियाशील कट्टरपंथी बनाया जो कार्बनिक डाई अणुओं को काटता है। और जब अल्ट्रासाउंड से हिल गया, तो BFO की पीज़ोइलेक्ट्रिक प्रकृति ने एक आंतरिक विद्युत क्षेत्र उत्पन्न किया, जिसने अंधेरे में भी एक ही कट्टरपंथी बनाने वाली प्रतिक्रियाओं को निकाल दिया। प्रकाश और कंपन दोनों को मिलाकर पीजो-फोटोकैटलिसिस, एक प्रक्रिया जो दिन या रात काम करती है।

परीक्षणों के दौरान, जब प्रकाश और कंपन का उपयोग एक साथ किया गया था, तो फिल्टर ने 90 मिनट में लगभग 99% कांगो लाल और 74% मेथिलीन नीले रंग को हटा दिया। यह आंशिक रूप से एक कपड़ा संयंत्र से एकत्र वास्तविक अपशिष्ट जल को भी साफ करता है।

इसके प्रदर्शन को समझने के लिए, लेखकों ने मशीन-लर्निंग रिग्रेशन मॉडल की ओर रुख किया। उन्होंने कंप्यूटर को हजारों प्रयोगात्मक डेटा बिंदुओं को खिलाया, जिसमें डाई एकाग्रता, उत्प्रेरक राशि, प्रकाश की तीव्रता और अल्ट्रासाउंड आवृत्ति शामिल हैं।

आधुनिक एल्गोरिदम जैसे कि यादृच्छिक वन, XGBOOST, और एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क ने सीखा कि इन कारकों ने कैसे बातचीत की। सबसे अच्छे मॉडल ने प्रयोगात्मक परिणामों का बारीकी से मेल खाया, जिसे उन्होंने नहीं देखा था, अच्छी तरह से कृत्रिम बुद्धिमत्ता साबित करने के लिए पर्याप्त रूप से यह अनुमान लगाया जा सकता है कि विभिन्न परिस्थितियों में रंजक कितनी तेजी से गायब हो गए।

“हम उत्पादन को स्केल करने और उपचार संयंत्रों के पास फ़िल्टर का उपयोग करने के बारे में सोच रहे हैं, जहां जल निकायों को नियमित रूप से प्रदूषित किया जाता है,” पेपर के इंस्टीट्यूटिंग लेखक अविरू बसु ने कहा, यह कहते हुए कि टीम जल निगाम और नामामी गेंज परियोजनाओं में भी इसके उपयोग के लिए तत्पर है।

डॉ। अविरू बसु ने कहा, “चंडीगढ़ विश्वविद्यालय में एक संयंत्र जैव-प्रौद्योगिकीविद् और प्रोफेसर डॉ। एड्रीजा बसु, इस उत्पाद को प्लांट-व्युत्पन्न उत्पादों का उपयोग करके इस उत्पाद को अधिक टिकाऊ बनाने के हमारे प्रयासों में बहुत मदद कर रहे हैं।”

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