Optimisation and improvement of in-line filtration performance in water treatment for a typical low turbidity source water
Notice bibliographique
Résumé
Forest catchments can produce high quality source water with a low turbidity. However, the combination of low turbidity, low organic carbon, and low temperature water conditions presents operating challenges in conventional water treatment processes. In this study, in-line filtration was tested using pilot-scale filter columns, and was found to be an appropriate option to treat a typical low turbidity water originating from the Rocky Mountains near Calgary, Alberta, Canada. When alum and cationic polymer were dosed simultaneously, in-line filtration produced high quality effluent with a turbidity and a particle count value of less than 0.1 NTU and 50 counts/mL, respectively. However, the alum and polymer doses and their ratios played important roles in the filtration efficiency. In general, short filter ripening times (i.e. <15 min) required an alum dose of at least 3 mg/L and an alum to polymer dose ratio of less than 180:1. A longer filter stable period was associated with lower alum and polymer doses, as long as their doses were at least 2 and 0.024 mg/L, respectively, and their dose ratio was maintained in the range of 30:1 to 130:1. The optimal alum and polymer doses were observed to be 3 and 0.072 mg/L, respectively. Filter performance was enhanced when higher alum and polymer doses were used for ripening, and lower doses were applied during the stable filtration period. In addition, in-line filtration resulted in the reduction of microspheres by 3.6 logs under the tested water conditions. Hence, a similar removal efficiency is anticipated for Cryptosporidium.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».