Optimization of phosphorus removal in secondary effluent using immersed ultrafiltration membranes with in-line coagulant pretreatment — implications for advanced water treatment and reuse applications
Notice bibliographique
Résumé
In-line addition of alum and ferric chloride was conducted at a hollow-fibre immersed ultrafiltration (UF) membrane pilot plant, using secondary effluent from a municipal wastewater treatment plant (WWTP) as the feed. The objective of such pretreatment was to remove phosphorus from the feed from an initial concentration of approximately 5 mg/L to below 0·3 mg/L. The simplified in-line coagulant addition process involved hydraulic mixing of the coagulant into the feed and subsequent flocculation, and a greatly reduced (12 – 14 min) flocculation time relative to conventional coagulation-flocculation-settling treatment. Both alum and ferric chloride effectively removed phosphorus to below the 0·3 mg/L threshold when applied as a pretreatment at optimized doses, both of which were below the WWTP’s current coagulant dose (as ferrous chloride). This simplified pre-treatment scheme provided consistent enhanced removal of phosphorus and organic compounds. These results suggest that simplified in-line coagulant addition in advance of immersed UF membranes enhances the ability to produce treated effluent suitable for water-reuse applications.
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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 | 0,001 |
| 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 ».