Evaluation of temperature impacts on drinking water treatment efficacy of magnetic ion exchange and enhanced coagulation
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic ion exchange (MIEX ® ) is an emerging technology for disinfection by-product (DBP) precursor removal in the drinking water industry. Although recent research has demonstrated that this technology is capable of achieving excellent natural organic matter (NOM) removal, there is paucity of published research showing the efficacy of ion exchange (IX) technology in cold water conditions. The overall objective of this research was to evaluate at bench-scale the potential impact of cold water operating conditions on enhanced coagulation with alum, MIEX ® and a combination of MIEX® and low dose alum. All three treatments were evaluated at 1 and 20 °C with settled water quality compared in terms of turbidity, UV254, dissolved organic carbon (DOC), specific UV absorbance (SUVA), trihalomethane formation potential (THMFP) and haloacetic acid formation potential (HAAFP). The results of the study showed that all three technologies evaluated were significantly impacted by cold water operating conditions in terms of turbidity removal, and UV254 removal was significantly reduced in both the MIEX ® and MIEX ® -Alum processes. However, treatment of the surface water with the combined process resulted in the highest removal of DBP precursor material and lowest THMFP and HAAFP concentrations at both temperatures compared to the individual unit operations.
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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 | 0,001 | 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 ».