Novel Membrane Pretreatment to Increase the Efficiency of Ozonation-BioOxidation
Notice bibliographique
Résumé
The effects of membrane pretreatment on the ozonation and ozone-biotreatment of the wastewater from the alkaline bleach plant of Kraft pulp mills were investigated. Membrane pretreatment involved using a ceramic membrane with nominal cutoff of 1,000 g/mol, that separated organics based on their molar mass and structure. The retentate stream, consisting of concentrated high molar mass organics, was treated in an ozonation bubble column contactor. Different parameters including chemical oxygen demand (COD), biochemical oxygen demand (BOD5), total carbon (TC), pH, color, and ozone concentrations in the gas and liquid phases were monitored. The pretreatment process separated the low molar mass and more biodegradable constituents of the alkaline bleach plant wastewater. Hence, more effective removal of high molar mass and recalcitrant organics was achieved in the subsequent ozonation stage. Also, the biodegradability of the wastewater during the ozone oxidation increased significantly (by up to 200%) with the implementation of membrane pretreatment. The ozone demand and consumption for improving the quality of wastewater (i.e., BOD5 enhancement and TC, COD, and color removal) increased by up to about 10-fold compared to the control process involving standalone ozonation. Furthermore, membrane pretreatment reduced the consumption of ozone per unit COD removal from the alkaline effluent.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».