ADVANCED OXIDATION PROCESSES: ASSESSMENT OF NATURAL ORGANIC MATTER REMOVAL AND INTEGRATION WITH MEMBRANE PROCESSES
Notice bibliographique
Résumé
Stringent water quality regulations and general aesthetic issues have urged drinking water industry to apply advanced water treatment technologies that can meet multiple treatment objectives. Removal of significant amount of natural organic matter (NOM), including colour causing organics, to meet stringent disinfection by product (DBP) regulations from source water with low alkalinity and low turbidity is very challenging with conventional water treatment processes. Membrane filtration processes are effective in removing significant amount of NOM thus minimizing the formation of carcinogenic DBPs. However, fouling of membrane is a major problem affecting system performance. Improved pretreatment of feed water helps reduce or eliminate membrane fouling.\n\nThis study characterized source water, examined fouling in nanofiltration (NF) membranes and explored various pretreatment options to reduce NF fouling. Resin fractionation was performed to characterize NOM and to identify the major fractions responsible for DBP formation in natural source water of the Tatamagouche water treatment plant (WTP) in Nova Scotia. The source water primarily comprised of hydrophilic neutrals (HIN) and hydrophobic acid (HOA) compounds, with the latter being a major contributor to the DBP formation. Fouling behaviour of the NF membranes was examined at bench- and full-scale levels to understand the impact of source water quality on membrane fouling in the Tatamagouche and Collins Park WTPs. Bench- and full-scale results revealed higher fouling in the Collins Park WTP which together supported ongoing membrane cleaning practices in the plant. Surface enhanced Raman spectroscopy (SERS), demonstrated here as a novel technique, suggested that carbohydrates and proteins are the main foulants in the source water. Bench-scale experiments conducted to evaluate the performance of ozone (O3), ultraviolet (UV), hydrogen peroxide plus ozone (H2O2/O3), H2O2 plus UV (H2O2/UV) and O3 plus UV (O3/UV) for reducing NOM and DBP precursors suggested that the O3/UV AOP offers the optimum reduction of NOM. Integrating AOP pretreatments with NF membrane resulted in an improved permeate flux but not permeate quality of the NF membrane.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».