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Enregistrement W2158646804 · doi:10.1139/s03-007

Étude du colmatage des membranes en ultrafiltration et en coagulationultrafiltration d'eau de surface

2003· article· en· W2158646804 sur OpenAlexvenueno aff
Claude Bouchard, J Sérodes, Mohamed Rahni, Donald Ellis, E Laflamme, Ma Begoña Herrera Rodríguez

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrafiltration (renal)ChemistryFoulingMembraneMembrane foulingCoagulationPermeationChromatographyOrganic matterMembrane permeabilityWater treatmentEnvironmental engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrafiltration (UF) and coagulation–ultrafiltration (CUF) of raw water from the Des Roches Lake were performed and compared in terms of natural organic matter (NOM) removal and in terms of membrane permeability variation. The study was carried out at a laboratory scale with a membrane having a nominal pore size of 0.035 μμm. The removal of NOM by UF was significant (10% to more than 50% for UV absorbance at 254 nm and 0% to more than 30% for TOC) but was also very dependent on operating conditions. Membrane fouling occurred rapidly and was strongly accelerated as the permeate flux increased. Fouling also induced a decrease of NOM removal. Coagulation before UF brought a strong increase of NOM removal (TOC removal higher than 60% and reduction of UV absorbance at 254 nm higher than 80%). It also largely reduced membrane permeability loss even for permeation flux higher than 150 L·h–1·m–2. In the absence of coagulation, and operating with full recirculation of the concentrate, there was a reduction of the SUVA ratio (UV254/TOC) and iron concentration in the feed water. This indicates a preferential deposit of humic substances onto the membranes and shows that iron either plays a role in membrane fouling or could be an indicator of the presence of fouling substances. Key words: ultrafiltration, coagulation, surface water, fouling, organic matter.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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