Managing Hazardous Municipal Wastewater: A Membrane-Integrated Hybrid Approach for Fast and Effective Treatment in Low Temperature Environment
Notice bibliographique
Résumé
Protection of natural water resources like lakes from the onslaught of hazardous municipal wastewater is often a challenge particularly in the cold regions. For treatment of enormous quantity of municipal wastewater, biological treatment is normally adopted but high COD (Chemical Oxygen demand) of such wastewater turns biological treatment slow and difficult. At low temperature environment, effective treatment of such municipal wastewater becomes extremely difficult due to weakened microbial activities. The present study was carried out with a hybrid approach comprising chemical treatment and membrane separation under psychrophilic conditions. Well–known Fenton’s treatment was adopted under response surface optimized conditions that helped recovery of nitrogen and phosphorus nutrients as value–added struvite fertilizer or magnesium ammonium phosphate (NH4MgPO4∙6H2O). The optimal COD removal was found to be 96% at a low temperature of 15oC and pH of 6.3 using Fe2+/H2O2 ratio of 0.10 and of H2O2 1.9 g/l with reaction time of 2 h. Down–stream purification of the struvite-free water by microfiltration and nanofiltration largely fouling–free flat sheet cross flow membrane modules ultimately turned the treated water reusable through reduction of dissolved solids, conductivity and salinity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».