Trace organics removal using three membrane bioreactor configurations: MBR, IFAS-MBR and MBMBR
Notice bibliographique
Résumé
Seventeen pharmaceutically active compounds and 22 other trace organic pollutants were analysed regularly in the influent and permeate from a semi-real plant treating municipal wastewater. The plant was operated during 29 months with different configurations which basically differed in the type of biomass present in the system. These processes were the integrated fixed-film activated sludge membrane bioreactor (IFAS-MBR), which combined suspended and attached biomass, the moving bed membrane bioreactor (MBMBR) (only attached biomass) and the MBR (only suspended biomass). Moreover, removal rates were compared to those of the wastewater treatment plant (WWTP) operating nearby with conventional activated sludge treatment. Reverse osmosis (RO) was used after the pilot plant to improve removal rates. The highest elimination was found for the IFAS-MBR, especially for hormones (100% removal); this was attributed to the presence of biofilm, which may lead to different conditions (aerobic-anoxic-anaerobic) along its profile, which increases the degradation possibilities, and also to a higher sludge age of the biofilm, which allows complete acclimation to the contaminants. Operating conditions played an important role, high mixed liquor suspended solids (MLSS) and sludge retention time (SRT) being necessary to achieve these high removal rates. Although pharmaceuticals and linear alkylbenzene sulfonates showed high removal rates (65-100%), nonylphenols and phthalate could only be removed to 10-30%. RO significantly increased removal rates to 88% mean removal rate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».