Investigation into the temperature effect on NOM fouling and cleaning in submerged polymeric membrane systems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Membrane fouling is one of the main factors that hinders the wide application of ultrafiltration (UF) processes. Limited research on the influence of temperature condition on reversible and irreversible natural organic matter (NOM) fouling has been conducted. Fouling and cleaning of a submerged polymeric UF with different NOM components were examined at 5°C, 20°C, and 35°C. Fouling was evaluated using the modified fouling index-UF (MFI-UF) and unified membrane fouling index (UMFI) indices, analysis of cake layer properties, and specific flux recovery. Results showed that fouling increased by 15%–35% when water temperature decreased from 20°C to 5°C, whereas fouling decreased by 15%–25% when the temperature increased to 35°C. The UMFI f fouling order was consistent across all temperature conditions with the NOM mixture and bovine serum albumin (BSA) fouling more severely than the alginate and humic acid. The UMFI and MFI-UF exhibited the same fouling order and can be used in complement to each other. BSA was found to be more sensitive to temperature changes and irreversibly fouling more than humic acid and alginate. The ratio of irreversible to reversible fouling (UMFI hir /UMFI hr ) increased by 15%–25% from 35°C to 20°C and by 30%– 40% from 20°C to 5°C indicating the need for altered cleaning strategies at cold water conditions.
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.
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 ».