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Enregistrement W2061701628 · doi:10.2166/washdev.2013.138

Slow sand filtration pre-treatment with alum is efficient, but is it effective?

2013· article· en· W2061701628 sur OpenAlexaff
Caetano C. Dorea

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Sanitation and Hygiene for Development · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlumTurbiditySlow sand filterFiltration (mathematics)Filter (signal processing)EffluentEnvironmental scienceEnvironmental engineeringDosingCoagulationPulp and paper industryWater treatmentWaste managementChemistryEngineeringMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancing the performance of slow sand filter pre-treatment with alum (i.e. direct or contact filtration) has been proposed as an alternative to overcome limitations of conventional gravel (roughing) pre-filtration. Experimental results revealed high turbidity reduction efficiencies in alum-dosed pre-filtration. However, due to the alum coagulation, the nature of the particulates in the pre-treatment effluent changed and had a potential to shorten the downstream slow sand filter run lengths by approximately 50% under the conditions tested. Hence, depending on the effluent turbidity levels the effectiveness of the alum-dosed pre-treatment could be compromised, despite its high efficiency. Relatively low turbidity levels (<2 NTU) were needed to minimise excessive headloss development in alum-dosed filters. However, the necessary resources to achieve such process control may not be available in developing country contexts. Furthermore, full-scale field experiences indicated the limited effectiveness of alum dosing prior to slow sand filters and the difficulties in maintaining an adequate chemical dosing in under-resourced settings.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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