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Enregistrement W2587875769 · doi:10.2166/ws.2017.016

Biologically active ion exchange (BIEX) for NOM removal and membrane fouling prevention

2017· article· en· W2587875769 sur OpenAlex
Martin Schulz, Joerg Winter, Heather E. Wray, Benoît Barbeau, Pierre R. Bérubé

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 Science & Technology Water Supply · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrafiltration (renal)FoulingChemistryMembrane foulingFiltration (mathematics)MembraneWater treatmentIon exchangeNatural organic matterChromatographyOrganic matterPulp and paper industryEnvironmental engineeringIonEnvironmental scienceBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural organic matter (NOM) removal efficiency and regeneration behavior of ion-exchange filters with promoted biological activity (BIEX) was compared to operation where biological activity was suppressed (i.e. abiotic conditions). The impact of BIEX pre-treatment on fouling in subsequent ultrafiltration was also investigated. Biological operation enhanced NOM removal by approximately 50% due to an additional degradation of smaller humic substances, building blocks and low molecular weight acids. Promotion of biological activity significantly increased the time to breakthrough of the filters and, therefore, is expected to lower the regeneration frequency as well as the amount of regenerate of which to dispose. Pre-treatment using BIEX filters resulted in a significant decrease in total and irreversible fouling during subsequent ultrafiltration. The decrease was attributed to the effective removal of medium and low molecular weight NOM fractions. The results indicate that BIEX filtration is a robust, affordable and easy-to-operate pre-treatment approach to minimize fouling in ultrafiltration systems and enhance the quality of the produced permeate.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,042
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 technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,251 · 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