Phenol rejection of different NF membranes:influence factors on rejection
Notice bibliographique
Résumé
The performance of NF membranes(NF90,NF97,NF99,NF99HF) to remove phenol in phenolics-containing synthetic wastewater(1 g/L) was evaluated using a plate and frame module(Alfa Laval Lab unit M20).NF97 showed superior performance over other membranes,with phenol rejection up to 79% at 3.0 MPa,25 ℃.Influence of cross flow(0.39～0.96 m/s),temperature(20～40 ℃),pressure(0.5～3.0 MPa),phenol concentration(0.01～1 g/L),pH(3～11),salt concentration(1～3 g/L) on the phenol rejection were investigated in this work.Results indicated that cross flow,phenol concentration and salt concentration had little influence on phenol rejection,while phenol rejection decreased with temperature increase,increased with pressure increase,and pH had significant effect on phenol rejection,with phenol rejection of NF90,NF97,NF99 and NF99HF up to 90%,97%,82%,75% respectively.Low concentration phenolics-containing waste water could be concentrated and then extracted by traditional liquid-liquid extraction.Cross flow 0.6 m/s,pressure 3.0 MPa,and ambient temperature could be chosen as reference operation conditions in concentrating process.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».