Grey water treatment using a solar powered electro-coagulator and vacuum membrane distillation system
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Grey water reuse has been identified as a sustainable solution to reduce the pressure on freshwater storages. Membrane distillation techniques provide high quality permeate from this insanitary source. However, grey water contains surfactants present in the form of linear alkylbenzene sulphonate (LAS) that reduces the contact angle between the feed solution and the membrane surface leads to the wetting phenomenon. Electro-coagulation (EC) with aluminium electrodes has been demonstrated as an effective technology that removes LAS significantly. The aim of this paper is to investigate the effect of the current density and circulation rate of EC unit on the permeate water quality. For this purpose, synthetic grey water was treated at different operating conditions. It has been shown that, only after 12 min of EC, the turbidity, total suspended solids, chemical oxygen demand, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorous, electrical conductivity and faecal coliforms were reduced by an average 94.4%, 89.9%, 83.8%, 71.0%, 73.1%, 96.1%, 30.2% and 1.32log, respectively. The EC permeate was sent to the solar powered vacuum membrane distillation (VMD) to produce pure water. Photovoltaic panels and a thermal collector supplied electricity and heat, respectively, for the combination of EC and VMD in order to use renewable energy.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».