RO Membrane to Remove Sulfate: an Inland Brackish Water Desalination Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
The City of Fargo completed a Facility Plan of their Water Treatment Plant (WTP) in 2011 to address two main issues: increasing water demands and high sulfate concentrations within a raw water source (Sheyenne River) primarily due to Devils Lake flooding. Reverse Osmosis (RO) was recognized as the most appropriate technology for sulfate reduction, and recommended for use in the WTP expansion. An RO pilot study was performed to evaluate its feasibility for two operational scenarios. RO membranes experienced rapid fouling in the Polishing Scenario, which used RO to further treat filtered water from the existing WTP (pretreatment, lime softening, ozone, and granular filtration). RO membranes exhibited superior performance in the Parallel Scenario, which was a separate treatment process (coagulation/flocculation/sedimentation + microfiltration/ultrafiltration +RO) parallel to the existing WTP. RO membrane autopsies indicated that membrane fouling was organic and biological for the Polishing Scenario while organic and scaling for the Parallel Scenario. Optimization studies were performed in the Parallel Scenario to determine optimal coagulation conditions for pretreatment as well as flux, recovery, and membrane cleaning regimes for both the MF/UF and the RO. Uniquely, an RO membrane selection pilot was conducted for both scenarios to evaluate RO membranes from four different manufacturers. The slight difference surface chemistry among various RO membrane can cause substantial different performance. It was found that one RO membrane could not be cleaned adequately, although it has many successful applications elsewhere. This one year pilot study proved that RO technology is feasible to reduce sulfate concentrations to acceptable levels in the City’s finished water.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».