Membrane filtration of the liquid fraction from a solid–liquid separator for swine manure using a cationic polymer as flocculating agent
Notice bibliographique
Résumé
The liquid fraction from a solid-liquid separator for swine manure, which used a cationic polymer to promote particle flocculation, was processed by one nanofiltration and two reverse osmosis spiral-wound membranes. Eight different liquid fraction batches (750 to 1750 L) were concentrated at volumetric concentration ratios (VCRs, initial to final volumes) ranging from 2.3 to 4.2. Membrane fouling intensity was highly variable, as water flux recovery after concentration cycles ranged from 13% to 88%. The most severe fouling was caused by a liquid fraction that had relatively low suspended solids (SS) (774 mg/L) and was concentrated at a low VCR of 2.6. Raw manure collected the same day also contained low SS, suggesting that fewer sites were available for polymer adsorption and thus more polymer remained in the liquid. However, because of the high opacity of the samples, residual polymer could not be detected in any feed or concentrate samples. Fouling was not totally irreversible as over 97% of membrane flux could be recovered by cleaning with acidic and alkaline solutions. Further tests with spiked liquid fractions indicated that fouling due to residual polymer in solution started to occur at a polymer concentration of 3 and 11 mg/L in initial and concentrated effluents, respectively. If a cationic polymer is used to pretreat manure, the amount of added polymer would have to be closely related to SS content as opposed to manure volume, in order to leave very little residual polymer in solution.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».