A Review of Applications of Rotating and Vibrating Membranes Systems: Advantages and Drawbacks
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic filtration (DF) consists in creating a high membrane shear rate by disks rotating near a fixed membrane or by rotating or vibrating membranes. The shear rate can exceed 3 105s-1 in some modules and significantly increases permeate flux and membrane selectivity as compared to cross flow (CF) devices. This paper describes several DF industrial modules and gives equations for calculating shear rates at rotating and vibrating membranes. It reviews 23 recent articles from 2008 to 2014, dealing with diverse applications: separation of microalgae from sea water by UF, clarification of rough beer, concentration of CaCO3 suspensions, treatment of dairy effluents and shipboard wastewaters, inulin extraction from chicory juice, treatment of oil field water, and separation of bovine albumin from yeast. In several applications, the maximum permeate flux at initial concentration ranged from 270 to 760 Lh-1m-2. Modules with ceramic membranes rotating around several shafts inside a housing seem to be preferable to the concept of multi-compartments modules with metal disks rotating between fixed membranes. Since the cost of DF modules is higher than that of spiral wound ones, it is better to apply DF to ”end of pipe treatment” after an initial concentration by CF.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».