Optimizing alum coagulation for turbidity, organics, and residual Al reductions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increases in residual dissolved Al from alum coagulation associated with low water temperatures should be minimised to avoid problems in the distribution mains and as a precautionary approach to possible health effects of Al. Temperature-controlled jar-tests (0.1 to 17.0°C) were used to evaluate optimisation of a plant using alum coagulation at pH 6.0 followed by activated silicate addition. pH adjustment was assessed during coagulation and flocculation (i.e. before and after activated silicate) in order to control residual Al by precipitation without affecting turbidity and natural organic matter (NOM) reductions. The effects on NOM reduction were marginal until pH 6.4 in all conditions tested. Turbidity reductions by sedimentation considerably worsened when increasing pH, especially at the lowest temperature. Experimental conditions to eliminate this negative effect were found to be by increasing the pH after silicate addition (from the coagulation pH of 6.0 to between 6.1 and 6.3). By pH adjustments after silicate addition, up to 90% decrease in dissolved Al could be obtained at pH ∼6.8 (from 180 to ∼20 μg/L) at low temperatures. At this pH level, however, turbidity reduction reached minimal values (10–20%) while NOM reduction was clearly affected, indicating partial NOM re-dissolution. Slight pH adjustments of coagulation pH (up to 6.1) or flocculation pH (up to 6.3—after silicate addition) promised significant dissolved Al minimization (down to ∼50 μg/L) without compromising turbidity or NOM reductions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle