A review of the impact of chemical pretreatment on low-pressure water treatment membranes
Notice bibliographique
Résumé
Historically, microfiltration (MF) and ultrafiltration (UF) membranes have been used to remove turbidity, particulate matter, and pathogens. Chemical and physical pretreatment, however, can greatly expand the use of MF and UF membrane systems beyond turbidity and microorganism removal. Both MF and UF membrane systems may be used to remove a variety of chemical contaminants such as arsenic, pesticides, taste and odour, iron, and manganese, provided that the proper water chemistry is attained to convert the contaminants to a particulate form. In addition to enhancing the removal of dissolved contaminants, chemical pretreatment processes such as coagulation have been shown to improve membrane performance by reducing the rate of membrane fouling. Several issues, however, still remain to be resolved before chemical pretreatment can be applied optimally in the water treatment membrane field. These issues include the impact of chemical pretreatment on the performance of membrane systems (i.e., membrane reversible fouling, chemical cleaning frequency), the compatibility of these chemicals with membrane materials, the optimum conditions for chemical pretreatment, and overall cost and benefits of chemical pretreatment to MF and UF membrane systems. Key words: microfiltration, ultrafiltration, chemical pretreatment, membrane fouling, natural organic matter, coagulation, clarification, oxidation, contaminant removal, process optimization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».