Current Status and Future Prospects of Membrane Bioreactors (MBRs) and Fouling Phenomena: A Systematic Review
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Membrane bioreactors (MBRs) have been widely used for municipal and industrial wastewater treatment around the world due to their advantages, which include higher efficiency, smaller footprint, and lower sludge production over other conventional activated sludge (CAS) processes. However, membrane fouling that results from physicochemical interactions between the membrane and the components of the mixed liquor still remains the most challenging matter preventing the broad application of MBR technology. Recently, a considerable number of experimental and modelling investigations have been conducted concerning MBRs and membrane fouling. Despite the development of low‐fouling membrane systems, more research and engineering activities with a focus on surface modification, wastewater specifications, pre‐treatment and treatment conditions, and efficient fouling control and remedy strategies are still needed to minimize the probability of the occurrence of fouling. It is vital to investigate important aspects of the characterization and mechanisms of the fouling phenomenon to find reliable and long‐term solutions. This review provides a detailed survey of the main aspects of the MBR processes, configurations, advantages and disadvantages, fouling phenomenon, and fouling control strategies in MBRs. Past research and engineering activities in this area are critically reviewed such that pros and cons of recent developments in fouling inhibition and mitigation approaches are also discussed. The main practical and theoretical challenges for the effective utilization of MBRs in various municipal and industrial sectors are then addressed. At the end, we offer useful practical guidelines and recommendations for the better design and operation of MBRs in industrial and public communities.
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 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) | 0,001 | 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 découle