Engineered biofiltration for ultrafiltration fouling mitigation and disinfection by-product precursor control
Notice bibliographique
Résumé
A pilot-scale study was conducted to evaluate the impact of several biofiltration enhancement strategies in terms of organic removal to reduce disinfection by-product (DBP) formation potential and mitigate ultrafiltration (UF) fouling. Strategies included nutrient addition (nitrogen and phosphorus) to optimize metabolic degradation of organics, use of hydrogen peroxide (H2O2, peroxide) to improve filter run times, and the application of in-line aluminum sulphate (alum) for biopolymer removal. The impact of media type on performance was also examined (anthracite versus granular activated carbon (GAC)). Passive biofiltration (without enhancement) reduced dissolved organic carbon (∼5%), biopolymers (∼20%), and trihalomethane and haloacetic acid precursors (∼20% and ∼12%, respectively) while mitigating UF irreversible fouling (∼60%). Nutrient addition was not observed to enhance biological performance. Addition of 0.5 mg/L hydrogen peroxide decreased head loss by up to 45% without affecting organic removal; however at a dosage of 1 mg/L, it negatively impacted both UF fouling and DBP precursor removal. In-line alum addition prior to biofiltration (<0.5 mg/L) improved UF fouling control by up to 40%, without sacrificing head loss. Overall, GAC provided superior performance when compared to anthracite.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».