Factors affecting coagulation as a pretreatment to ultrafiltration membranes
Notice bibliographique
Résumé
Low pressure membranes can be effective in treating various types of water, but are subject to fouling. In this work, chemical coagulation was studied as a pretreatment to ultrafiltration (UF), with the goal of mitigating fouling while maintaining high permeate water quality. Alum and ferric chloride were evaluated, as well as two polyaluminum chloride (PACl) products of different basicities and compositions. A bench-scale hollow fiber UF unit was developed to study the treatment of raw and pretreated water from two southern Ontario drinking water sources. The four coagulants were compared at optimal dosages, as well as at lower dosages. The roles of mixing and pH conditions were also evaluated. Membrane fouling was evaluated by observing changes in trans-membrane pressure (TMP) over 3-day experiments. Under optimal dose conditions, all four coagulants were able to reduce the rate at which the membrane fouled to varying degrees for each water source. Total organic carbon (TOC) removal by the membrane was also enhanced with coagulation pretreatment as would be expected. Experiments conducted with low coagulant dosages displayed under-dosing and a subsequent increase in membrane fouling. Experiments conducted with modified raw water pH improved both membrane performance and TOC removal, while experiments with modified mixing intensities proved ineffective.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».