Filtration charaterization methods in MBR systems: A practical comparison
Notice bibliographique
Résumé
Three different methods for fi ltration characterization in Membrane Bioreactor (MBR) systems were compared. These were the Delft Filtration Characterization Method (DFCm), the Berlin Filtration Method (BFM) and an ex situ side-stream fi ltration test cell for the determination of the critical fl ux. The ex situ fi ltration test cell and the DFCm fi lter activated sludge from a tank, while the BFM works in situ with a test cell directly submerged into the biological tank at similar operational conditions to a typical MBR plant. The mixed liquor of four different MBR units was characterised several times with the three fi ltration methods. The three tested methods seemed to agree in the classifi cation of the tested mixed liquors in terms of fi lterability except for one of the tested activated sludges. Additionally, three critical fl ux protocols were studied using the BFM fi ltration test cell. The fi rst consisted in the classical fl ux-step method, the second included relaxation between fi ltration steps and in the third protocol, 2 min fi ltration at a fi xed fl ux were performed before every fi ltration step. The last protocol was selected as the most representative of full scale MBR operation and the most interesting one for giving valuable information about the irreversibility of the fouling.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».