Applying the coagulation and reverse osmosis for water recovery from evaporative water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Applying the coagulation and reverse osmosis for water recovery from evaporative water. Evaporative water from the concentration of yeast slurry is a potential raw material for water recovery. It is characterized by low pH (4.6-6.3), increased turbidity (3.65-13.7 NTU), and high content of total organic carbon (356-754 mg/L). Its treatment in the volume coagulation process using NaOH and coagulant PIX 111, was studied. Water turbidity was lowered to a value below 1 NTU, but coagulation did not allow for the removal of organic compounds. Coagulation was effective at temperatures of 20 and 40°C. Pretreatment of the feed water for RO included alkalization, coagulation, sedimentation, and 5 μm fine filtration (variant I), as well as single 5 μm fine filtration (variant II as a blank). In variant I the feed with improved properties was achieved. Membrane filtration allowed for effective desalination of evaporative water, 98 and 73% conductivity retention was obtained, depending on the method of the feed pre-treatment. The organic compounds were removed less efficiently, at 94 and 84%, respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».