Mohali के संस्थान ने डाई अपशिष्ट जल को शुद्ध करने के लिए फिल्टर का आविष्कार किया

Punjab.पंजाब: देश में अपनी तरह के पहले आविष्कार में, मोहाली के नैनोसाइंस एंड टेक्नोलॉजी संस्थान (आईएनएसटी) के वैज्ञानिकों ने एक स्मार्ट और बायोडिग्रेडेबल वाटर फिल्टर विकसित किया है, जो न केवल औद्योगिक अपशिष्ट जल से जहरीले रंगों को हटाता है, बल्कि सूर्य के प्रकाश और कंपन के संयोजन का उपयोग करके उन्हें विघटित भी करता है। पर्यावरण के अनुकूल जल शोधन में एक बड़ी सफलता के रूप में देखा जाने वाला यह नवाचार हाल ही में जर्नल "नैनो एनर्जी" (एल्सेवियर आई.एफ.=17.1) के कवर आर्ट के रूप में सामने आया है, जैसा कि आईएनएसटी के वैज्ञानिक डॉ. अविरू कुमार बसु ने अपने छात्र मनशु ​​ढिल्लों और टीम द्वारा किए गए शोध का नेतृत्व करते हुए बताया। उन्होंने कहा कि यह नवाचार एक भविष्य की व्यवस्था को दर्शाता है, जहां सौर ऊर्जा और सूक्ष्म यांत्रिक कंपन द्वारा सक्रिय 3डी-मुद्रित बायोडिग्रेडेबल पॉलीलैक्टिक एसिड स्कैफोल्ड का उपयोग करके रंगों से लदे पानी को शुद्ध किया जाता है। डॉ. बसु ने बताया, "बिस्मथ फेराइट (BiFeO3) की उत्प्रेरक परत से लेपित यह स्मार्ट फिल्टर, कांगो रेड और मेथिलीन ब्लू जैसे रंगों को पीजो-फोटोकैटलिसिस नामक हरित प्रक्रिया का उपयोग करके विघटित करता है।" उन्होंने बताया कि यह दोहरी-ट्रिगर प्रक्रिया शक्तिशाली रासायनिक प्रतिक्रियाओं को आरंभ करने के लिए प्रकाश और यांत्रिक ऊर्जा दोनों का उपयोग करती है, जो विषाक्त डाई अणुओं को नष्ट कर देती है।

उन्होंने कहा कि बादल वाली परिस्थितियों में भी, जहां सौर ऊर्जा सीमित होती है, सिस्टम परिवेशीय कंपन का उपयोग करके कार्य करना जारी रखता है। वैज्ञानिक ने कहा, "यह इसे साल भर की तैनाती के लिए आदर्श बनाता है, खासकर संसाधन-सीमित क्षेत्रों में।" शोधकर्ताओं ने रंगों के वास्तविक समय के विघटन में सेटअप का परीक्षण किया, जिससे उल्लेखनीय दक्षता प्राप्त हुई, दूषित जल के नमूनों से कांगो रेड का 98.9% और मेथिलीन ब्लू का 74.3% हटा दिया गया। इस फिल्टर की व्यावहारिक प्रयोज्यता का मूल्यांकन करने के लिए, जयपुर के सांगानेर में कॉमन एफ्लुएंट ट्रीटमेंट प्लांट (CETP) से प्राप्त वास्तविक कपड़ा अपशिष्ट जल के नमूनों का उपयोग करके परीक्षण किए गए। उन्होंने कहा, "यह सुविधा, जो वर्तमान में 860 जुड़े हुए कपड़ा उद्योगों में से 192 से अपशिष्टों का उपचार करती है, ने वास्तविक दुनिया की स्थितियों के लिए एक प्रतिनिधि नमूना प्रदान किया।" फ़िल्टर ने दृश्यमान प्रकाश और यांत्रिक उत्तेजना के तहत 60 मिनट के भीतर प्रभावी डाई क्षरण का प्रदर्शन किया। परिणामों से पता चला कि क्षरण दक्षता अपशिष्ट जल की प्रकृति और संरचना के आधार पर भिन्न होती है, जो औद्योगिक निर्वहन में अंतर के कारण दैनिक उतार-चढ़ाव कर सकती है।

सिस्टम में मशीन लर्निंग (एमएल) की एक परत जोड़ते हुए, शोधकर्ताओं ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करके पूर्वानुमानित मॉडल को प्रशिक्षित किया जो अलग-अलग प्रकाश, डाई सांद्रता और कंपन स्तरों के तहत फ़िल्टर के प्रदर्शन का अनुकरण करता है। मशीन लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपक्षेत्र है, जो एल्गोरिदम विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करता है और कंप्यूटर को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना डेटा के आधार पर सीखने और पूर्वानुमान या निर्णय लेने की अनुमति देता है। शोधकर्ताओं ने कहा, "इन मॉडलों ने उत्प्रेरक प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने में 99% तक सटीकता हासिल की, जिससे विभिन्न क्षेत्र स्थितियों के लिए फ़िल्टर के अनुकूलन में मदद मिली।" यह उपकरण दोबारा इस्तेमाल करने योग्य है, इसकी लागत कम है और इसमें हानिकारक रसायनों की आवश्यकता नहीं होती है, जिससे यह ओजोनेशन और इलेक्ट्रोकेमिकल ऑक्सीकरण जैसी पारंपरिक तकनीकों के लिए एक स्थायी विकल्प के रूप में सामने आता है, जो अक्सर महंगी और ऊर्जा-गहन होती हैं। इस नवाचार को कपड़ा, चमड़ा और फार्मास्यूटिकल्स जैसे उद्योगों के लिए एक स्केलेबल समाधान के रूप में सराहा जा रहा है, जो डाई प्रदूषण में प्रमुख योगदानकर्ता हैं, और इससे ग्रामीण और ऑफ-ग्रिड समुदायों को भी लाभ हो सकता है, जहां स्वच्छ पानी तक पहुंच अभी भी एक चुनौती है।