Combined physico-chemical treatment of secondary settled municipal wastewater in a multifunctional reactor
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the physico-chemical treatment of municipal wastewater for the simultaneous removal of pollutant indicators (chemical oxygen demand (COD) and total coliforms) and organic contaminants (total phenols) was investigated and assessed. A secondary settled effluent was subjected to coagulation, disinfection and absorption in a multifunctional reactor by dosing, simultaneously, aluminum polychloride (dose range: 0-150 μL/L), natural zeolites (dose range: 0-150 mg/L), sodium hypochlorite (dose range: 0-7.5 mg/L) and powder activated carbon (dose range: 0-30 mg/L). The treatment process was optimized using computational fluid dynamics (CFD) and response surface methodology. Specifically, a Latin square technique was employed to generate 16 combinations of treating agent types and concentrations which were pilot tested on an 8 m(3)/h multifunctional reactor fed by a secondary effluent with COD and total coliform concentrations ranging from ≈20 to 120 mg/L and from 10(5) to 10(6) CFU/100 mL, respectively. Results were promising, indicating that removal yields up to 71% in COD and 5.4 log in total coliforms were obtained using an optimal combination of aluminum polychloride (dose range ≈ 84-106 μL/L), powder activated carbon ≈ 5 mg/L, natural zeolite (dose range ≈ 34-70 mg/L) and sodium hypochlorite (dose range ≈ 3.4-5.6 mg/L), with all treating agents playing a statistically significant role in determining the overall treatment performance. Remarkably, the combined process was also able to remove ≈ 50% of total phenols, a micropollutant known to be recalcitrant to conventional wastewater treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».