Mitigating Low-Pressure Membrane Fouling by Controlling the Charge of Precipitated Floc Particles
Notice bibliographique
Résumé
Fouling presents the most significant obstacle to optimal low-pressure membrane plant performance. The occurrence of fouling tends to decrease production rates (flux), increase chemical usage incurred during clean-in-place (CIP) process, increase energy costs, shorten membrane life and reduce recovery. Fouling may be of organic or inorganic nature, necessitating more frequent dual chemical cleaning procedures. Regardless of the nature of the foulants, particulate loading onto the membrane fiber surface has been identified as a common mechanism of deteriorating performance. Particulates and colloidal materials such as turbidity, natural organic material (NOM), algae and precipitated coagulant floc accumulate on the membrane surface and disrupt the laminar flow of water through the element. Particulates can either attach or adhere to the membrane surface through electrostatic attraction. One method of reducing this fouling mechanism is to employ controlled coagulation as a direct feed or coupled with a clarification step prior to membrane process. Coagulation can attract and retain naturally occurring particulates and colloidal materials via charge neutralization. Then, by controlling the charge of precipitated floc particulates to align with the surface charge of the membrane element, both types of fouling can be mitigated. This Paper summarizes two demonstrations featuring a pressure feed and a submerged vacuum ultrafiltration (UF) system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».