Membrane Filtration Coupled with Chemical Precipitation to Treat Recirculating Aquaculture System Effluents
Notice bibliographique
Résumé
Effluents from recirculating aquaculture systems (RAS) contain high concentrations of nitrogen and phosphorous wastes and thus often require proper treatment to prevent potential detrimental impacts on receiving water bodies. The purpose of this study was to evaluate the feasibility of membrane filtration coupled with chemical precipitation as a pretreatment step with emphasis on phosphorus removal from RAS effluents. Chemical precipitation tests were conducted by adding magnesium chloride and alum at different chemical concentrations and pH values, respectively. Crossflow, flat-sheet membrane filtration modules were used to examine the effects of transmembrane pressure and crossflow velocity in terms of solid/liquid separation efficiency and permeate flux decline. The results showed that membrane filtration can effectively separate the phosphorus precipitates after chemical precipitation. The total phosphorus in the treated effluent was reduced to less than 0.05 mg L(-1) with a removal efficiency of more than 90%. However, much lower removal efficiencies were obtained for total organic carbon (TOC), total nitrogen, and turbidity. It was concluded that membrane filtration coupled with chemical precipitation can become an effective, compact treatment technology to meet the stringent regulatory requirements for RAS effluent discharge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».