MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2426096264 · doi:10.2175/106143007x194329

Use of Chemical Coagulants to Control Fouling Potential for Wastewater Membrane Bioreactor Processes

2007· article· en· W2426096264 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembrane foulingFoulingMembrane bioreactorChemistryUltrafiltration (renal)Filtration (mathematics)MembraneAlumWastewaterCoagulationChromatographyBioreactorFerricChemical oxygen demandFlocculationPulp and paper industryChloridePermeationMembrane technologyChemical engineeringEnvironmental engineeringInorganic chemistryEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical coagulation with ferric chloride, alum, and an organic polymer were used to control the fouling potential of mixed liquors for submerged membrane bioreactor (MBR) processes in treating municipal wastewater. Their filterability was evaluated using a submerged hollow fiber ultrafiltration apparatus operated in constant permeate flux mode. The collected transmembrane pressures over filtration time were used to calculate the membrane fouling rates. The results showed that coagulation pretreatment can reduce fouling rates when MBRs were operated above the critical flux. Even though coagulation with the organic polymer formed larger mixed liquor suspended solids particles and had shorter time-to-filtration than those with ferric chloride and alum, the filterability for membrane filtration were similar, indicating that the membrane fouling in MBR systems was mainly controlled by the concentration of smaller colloidal particles.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,252 · 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