Effects of powdered activated carbon dosing on sludge characteristics and estrogen removal in membrane bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Sludge characteristics associated with filterability as well as the removal of a natural estrogen 17beta-estradiol (E2) and a synthetic estrogen 17alpha-ethyinylestradiol (EE2) were investigated in submerged membrane bioreactors (MBR) with and without the addition of powdered activated carbon (PAC) under the same experimental conditions. Positive impacts of PAC dosing on membrane fouling and the removal of E2 and EE2 were demonstrated over a six months stable operational period. Experimental results showed that PAC dosing resulted in lower concentrations of soluble extracellular polymeric substances (EPS) and colloidal total organic carbon (TOC) in the PAC-MBR sludge. The average soluble EPS and colloidal TOC concentrations in the PAC-MBR sludge was 60.1% and 61.8% lower than the control MBR sludge, respectively. Regardless of PAC dosing, concentrations of colloidal TOC were strongly related to concentrations of soluble EPS and soluble carbohydrates in the sludge. In addition, the mean flocs size of the sludge with PAC dosing was shifted from 49.4 microm to 60.3 microm. PAC dosing in the MBR increased the removal rates of E2 and EE2 by 3.4% and 15.8%, respectively.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».