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Enregistrement W2902769815 · doi:10.1111/wej.12417

A comprehensive experimental and artificial network investigation of the performance of an ultrafiltration titanium dioxide ceramic membrane: application in produced water treatment

2018· article· en· W2902769815 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWater and Environment Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrafiltration (renal)Filtration (mathematics)Ceramic membraneFoulingMembrane foulingMaterials scienceTurbidityFlux (metallurgy)MembraneCeramicTitanium dioxidePermeationChemical engineeringWater treatmentTaguchi methodsEnvironmental engineeringChromatographyEnvironmental scienceChemistryComposite materialMathematicsEngineeringMetallurgyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work is an experimental investigation of the effects of the operating conditions on the performance of a novel titanium‐based ceramic ultrafiltration membrane used to treat field produced water. To design the experiments and optimize the operating conditions, the Taguchi method was used to predict the optimal operating conditions. Under optimal conditions, an almost oil free permeation is obtained (98.93%) along with the removal of more than 99% for the total organic carbon (TOC), a high turbidity removal (99.82%) and a good salinity rejection for a UF membrane. The membrane was capable of treating a high steady flux of 441 L/m 2 h with an overall flux decay of 28.6%. The Hermia’s cake formation model fitted the flux declining behaviour better than the three other associated models. Finally, four different techniques based on artificial intelligence (AI) methods were used to fit the flux declining behaviour. They seem to outperform the simple Hermiaˊs model for the modelling of oily water filtration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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