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Enregistrement W2332298270 · doi:10.1021/es3027049

pH-Dependent Retention Changes during Membrane Filtration of Aluminum-Coagulated Solutions and the Effect of Precentrifugation

2013· article· en· W2332298270 sur OpenAlexafffund
Denis Bérubé, Caetano C. Dorea

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoagulation and Flocculation Studies
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésChemistryFiltration (mathematics)MembraneChromatographyFlocculationConcentration polarizationSolubilityAlumFoulingCoagulationAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During jar tests on alum-based drinking water treatment, dissolved Al determinations on solutions coagulated at pH ≥ 6.5 were not reproducible. These determinations were performed by inductively coupled plasma mass spectrometry after syringe filtration (0.45 μm polyethersulfone membrane). In order to better define these anomalies, the filtrates were collected in sequential fractions of 7.5 mL. At coagulation pHs of 6.5 and 7.0, retention changes were demonstrated by large filtrate concentration reductions at all temperatures tested (0.1, 5.0, and 17.0 °C). In all cases, the concentrations converged to levels <50 μg/L within the fourth sequential fraction. In comparison, no retention change was observed for jar tests conducted at the same temperatures but in the low range of the minimum solubility domain, at pHs 5.5 and 6.0. The retention changes were also eliminated by precentrifugation (7000 g for 45 min; pH 6.5-7.2). At weaker precentrifugation conditions, as well as by varying membrane surface area or membrane fouling, the filtrate concentrations behaved according to a barrier buildup at the membrane-solution interface by unsettled flocculation residuals. The influence of flocculation time and temperature emphasized the importance of reaction rates, which could be enhanced at the interface by concentration polarization effects. These phenomena have implications on analytical protocols and on filtration in full-scale treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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