Surface Roughness Impacts on Granular Media Filtration at Favorable Deposition Conditions: Experiments and Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Column tests were conducted to investigate media roughness impacts on particle deposition in absence of an energy barrier (i.e., high ionic strength). Media/collector surface roughness consistently influenced colloid deposition in a nonlinear, nonmonotonic manner such that a critical roughness size associated with minimum particle deposition could be identified; this was confirmed using a convection-diffusion model. The results demonstrate that media surface roughness size alone is inadequate for predicting media roughness impacts on particle deposition; rather, the relative size relationship between the particles and media/collectors must also be considered. A model that quantitatively considers media surface roughness was developed that described experimental outcomes well and consistently with classic colloid filtration theory (CFT) for smooth surfaces. Dimensionless-scaling factors froughness and fPCIF were introduced and used to develop a model describing particle deposition rate (kd) and colloid attachment efficiency (α). The model includes fitting parameters that reflect the impact of critical system characteristics such as ionic strength, loading rate, hydrophobicity. Excellent agreement was found not only between the modeled outcomes for colloid attachment efficiency (α) and experimental results from the column tests, but also with experimental outcomes reported elsewhere. The model developed herein provides a framework for describing media surface roughness impacts on colloid deposition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».