Ultrafiltration of oil-in-water emulsion using a 0.04-μm silicon carbide membrane: Taguchi experimental design approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Oily wastewater as a by-product of the oil industry is becoming a major environmental concern. Finding effective means of treating and recycling the produced water is a key solution for the sustainability of the industry. Filtration experiments were performed to evaluate the performance of a new silicon carbide (SiC) ultrafiltration (UF) membrane in the separation of heavy oil from its brine. The Taguchi experimental design allowed for the investigation and determination of the optimal hydrodynamic conditions including transmembrane pressure (TMP), cross-flow velocity (CFV), temperature, and pH on the permeate flux, and also on the fouling resistance. In addition, the operating parameter with the greatest contribution to the permeate flux behaviour was determined using a statistical analysis of variance. The optimal operating conditions were found to be at 50°C, at a TMP of 0.9 bar, at a CFV of 0.5 m/s, and at a pH of 7. The TMP was found to have the utmost contribution to the permeate flux. Rejection capacity was also examined, and the SiC UF membrane achieved over 96% oil rejection, and one of the highest steady permeate flux levels for a UF membrane among what is published in the literature. Furthermore, models were used to investigate the fouling mechanisms involved in UF treatment of oily water. The cake formation model was found to be the best model for the correlation of the permeate flux decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».