Produced Water Treatment by Micellar-Enhanced Ultrafiltration
Notice bibliographique
Résumé
A water treatment approach combining ultrafiltration (UF) and micellar-enhanced ultrafiltration (MEUF) techniques was used for the removal of organic contaminants in field produced water samples from Canada and the United States. Free oil droplets and suspended solids were separated by initial UF treatments while MEUF was necessary for the removal of dissolved organics. It was shown that the amphiphilic characteristics of some organics commonly existing in produced water contributed to lowering the critical micelle concentration (CMC) of the surfactant employed. Lower surfactant concentrations could, therefore, be employed leading to lower fouling and back contamination and higher permeate flux. In addition, the incorporation of organic contaminants into the structure of cetylpyridinium chloride (CPC) micelles resulted in larger size and higher dissolution capacity of the "mixed micelles". The performance of polymeric and ceramic membranes of different molecular weight cutoffs (MWCOs) was evaluated by analyzing the permeate flux, recovery ratio, and solute percent rejection as functions of trans-membrane pressure (TMP). A mathematical model based on Darcy's law and the resistance in-series model successfully described the flux decline as a function of TMP for the two field samples and the two membranes studied.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».