A review of the impact of chemical pretreatment on low-pressure water treatment membranes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle