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Enregistrement W2326252164 · doi:10.2166/ws.2015.157

Coagulation optimization for DOC removal: pilot-scale analysis of UF fouling and disinfection byproduct formation potential

2015· article· en· W2326252164 sur OpenAlexaff
Heather E. Wray, Robert C. Andrews, Pierre R. Bérubé

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology Water Supply · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrafiltration (renal)ChemistryMembrane foulingFoulingHaloacetic acidsBiopolymerFiltration (mathematics)Water treatmentChromatographyCoagulationMembraneMembrane technologyEnvironmental engineeringOrganic chemistryChlorinePolymerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pilot-scale study was performed to evaluate a coagulant dose which had been optimized for biopolymer (i.e., foulant) removal on subsequent ultrafiltration (UF) fouling, as well as disinfection by-product (DBP) precursor removal. Polyaluminum chloride (PACl) dosages were selected based on a point of diminishing returns for biopolymer removal (0.5 mg/L) and directly compared to that applied at full-scale (6 mg/L). Membrane fouling (reversible and irreversible) was measured as resistance increase over a 48 hour filtration period. DBP formation potential (total trihalomethanes (TTHMs), haloacetic acids (HAA9) and total adsorbable organic halides (AOX)) were measured in both raw and treated waters. Results of the study indicate that application of a PACl dose optimized for biopolymer reduction (0.5 mg/L) resulted in 65% less irreversible UF fouling when compared to 6 mg/L. The addition of PACl prior to the membrane resulted in up to a 14% reduction in DBP precursors relative to the UF membrane alone. A similar level of DBP precursor reduction was achieved for both 0.5 and 6 mg/L dosages. The results have implications for cost savings, which may be realized due to decreased chemical use, as well as increased membrane life associated with lower irreversible fouling rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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