Advanced tools for fluid and fouling layer characterization applied to the description of membrane fouling phenomena for particle‐organic matter mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fouling by the formation of a complex cake remains a major hindrance of membrane bioreactors. One approach to fouling mitigation is to add particles within the biofluid in order to improve sludge filterability. Despite a number of studies dealing with this topic, fouling mechanisms are still not clear. This study reports the use of an original methodology for better fouling understanding and mitigation. This original approach is based on in situ characterization of cake local structural properties together with a detailed fluid characterization using size exclusion chromatography and the monitoring of global filtration performances. In order to obtain comprehensive elements, the impact of particle addition within cakes having markedly different behaviours (slightly and highly compressible cake, different specific resistance) was investigated considering different biofluids and membranes. The results demonstrated that a potential beneficial effect of particles on filtration performance depended on the cake properties in the absence of particles. It was found that particle addition could only improve biofluid filterability when the fouling layer was highly compressible and consisted mainly of macromolecular protein. In addition, in situ characterization revealed that particles within the fouling layer strongly influenced organic matter deposition at the membrane. It also showed that the effect of particles on fouling mitigation depended on the environment surrounding them within the fouling layer.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».