Removal of algal taste and odour compounds by granular and biological activated carbon in full-scale water treatment plants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The occurrence and severity of cyanobacterial and algal blooms in water supplies has been increasing due to the effects of eutrophication and climate change, resulting in more frequent taste and odour (T&O) events. Conventional treatment processes have been found to be inefficient in removing the two most commonly detected algal T&O compounds, geosmin and 2-methylisoborneol (MIB), though granular activated carbon (GAC) and biological activated carbon (BAC) contactors have achieved high T&O removal rates. Literature on the performance of GAC and BAC for T&O removal in full-scale treatment plants, however, is limited. This review collates and assesses pilot-scale and full-scale studies which focus on removal of geosmin and MIB, with the aim of understanding the factors which influence T&O removal and determining knowledge gaps in the use of GAC and BAC. Age and empty bed contact time (EBCT) were found to have a significant impact on GAC performance, with removal efficiency decreasing with increased age and increasing with longer EBCTs. BAC contactors have achieved higher removal rates than non-biologically active GAC contactors and were not impacted by age, EBCT and/or carbon type. From these observations, implementation of BAC for T&O removal would be favourable; however, further investigations are required to understand full-scale performance of BAC and service life modelling.
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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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».