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Enregistrement W2950391278 · doi:10.20381/ruor-23583

Development of a Large Batch Bench-Scale Dissolved Air Flotation System for Drinking Water Treatability Tests

2019· dissertation· en· W2950391278 sur OpenAlexfundaboutno aff
Gonzalez Galvis

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFundación para el futuro de ColombiaUniversity of OttawaDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésDissolved air flotationEnvironmental scienceWaste managementScale (ratio)EngineeringPetroleum engineeringEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dissolved air flotation (DAF) has been used in drinking water treatment for its excellent algae and natural organic matter (NOM) removal. DAF drinking water treatability test are often conducted in a DAF jar test apparatus. Although, DAF jar test studies showed that they were able to predict NOM removals at full-scale facilities well, they have not always been successful in predicting the turbidity removals. One possible reason of the DAF jar test inaccuracy results could be associated to the small jar diameter, which may create wall effects. Therefore, the first two objectives of this research are: a) to develop and test a new, larger diameter and larger volume batch bench-scale dissolved air flotation system (LB-DAF) to better simulate turbidity removals in drinking water applications; b) to confirm these results by comparing the LB-DAF and full-scale DAF turbidity removals for two other source waters. The raw water characteristics of the three plants were quite different and the testing was performed at different times of the year. The development/optimization of the LB-DAF evaluated the impact of different variables (i.e., mixing intensity, water depth/tank diameter ratio, impeller shape, saturator pressure and recycle ratio). The results showed that the LB-DAF predicted well the full-scale DAF turbidity removals at three water treatment plants, and these predictions were better than those of DAF jar tests. For the LB-DAF design and operational variables evaluated had a limited impact on the turbidity removals. The LB-DAF predicted well DAF full-scale turbidity removals regardless of water temperature. This is an indication of the robustness of the DAF system. Ballasted sedimentation (BS) is a compact coagulation/flocculation and sedimentation process combination that has become very popular because it is very compact and because it can handle large variations in raw water turbidity and NOM. The literature survey did not initially identify studies on the BS treatment of algal impacted waters, for which DAF is considered particularly suitable. Thus, the third main objective of this dissertation was to compare the efficiency of BS with that conventional gravity settling (CGS), and that of DAF for the treatment of an algal impacted water via jar tests. These comparisons were performed at the Belleville Water Treatment Plant using Bay of Quinte water, one of the most eutrophic zones of Lake Ontario. Unfortunately, a change of weather prior to the testing resulted in raw water samples with relatively low concentrations of algae and cyanobacteria. The testing showed that DAF and BS had very similar NOM, cyanobacteria/algae (chlorophyll a and phycocyanin) removals.; however, the BS required microsand addition, polymer addition and a slightly higher alum dose. Only for turbidity removal the DAF was somewhat superior. It is suggested that these comparison experiments be repeated with waters that are more impacted by algae and cyanobacteria.

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 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)0,001
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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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