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Enregistrement W2980648088 · doi:10.1016/j.watres.2019.115212

Membrane ageing in full-scale water treatment plants

2019· article· en· W2980648088 sur OpenAlexafffund
Shona Robinson, Pierre R. Bérubé

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMembraneUltrafiltration (renal)FoulingWater treatmentFiltration (mathematics)Membrane foulingChemistryChemical engineeringEnvironmental engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceChromatographyEngineeringMathematicsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane filtration is a rapidly expanding choice for drinking water treatment. Unfortunately, there is limited data on long-term changes in the membranes' performance as they age. The present research investigated changes in performance factors as well as chemical characteristics for hollow-fibre ultrafiltration membranes that ranged in age from 8 full-scale drinking water treatment plants. Membranes were harvested by plant operators regularly and analyzed using standardized laboratory tests. Approximately half of the membranes were a new PVDF-based chemistry. These were observed to have insignificant changes in performance factors and chemical characteristics since their beginning of operation. However, because these membranes were newer, only data for the first 5 years of operation was available. The other half of the membranes, with an older PVDF-based chemistry, were observed to have stable behaviour until approximately 5 years of operation; after this time, performance factors and chemical characteristics of the membranes began to change significantly. For these membranes, the clean water resistance and fouling rate increased after 5 years of operation. The mechanical properties of these membranes also deteriorated after 5 years of operation, suggesting that their susceptibility to breach is higher after prolonged use. These changes in performance factors paralleled, and were possibly caused by, the removal of hydrophilic additives from the membrane material. Clean water resistance was identified as a good benchmark for all the parameters studied, a finding that is useful for water treatment facilities in quickly assessing the status of their membranes. Finally, although cumulative exposure dose (C*t) was not used as a metric of membrane age, we observed that when higher doses of hypochlorite were applied, all metrics changed faster than expected based only on years of operation. Therefore, limiting the magnitude of the cumulative hypochlorite dose is essential in managing membrane deterioration. This research illuminates the knowledge gap between bench-scale ageing studies and operational water treatment plants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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