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Enregistrement W3021717786 · doi:10.1002/cjce.23777

Intermittent ultrasound‐assisted ceramic membrane fouling control in ultrafiltration

2020· article· en· W3021717786 sur OpenAlexaffvenue
Kyu Min Lee, Huu Doan, Farhad Ein‐Mozaffari

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasoundUltrasonic sensorMaterials scienceFoulingUltrafiltration (renal)Ceramic membraneMembrane foulingCavitationCeramicMembraneVolumetric flow rateChromatographyMicrofiltrationCross-flow filtrationBiomedical engineeringChemistryComposite materialAcousticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, remediation of ceramic membrane fouling by an in‐line intermittent ultrasound system was investigated. A piezoelectric ultrasonic transducer was integrated into a membrane unit that provided ultrafiltration (UF) of a diluted skim milk solution containing 0.10 wt% of protein. The effects of ultrasound at varied frequencies (20, 28, and 40 kHz) and power intensities (1.44, 2.88, and 5.76 W/cm 2 ) under continuous operation and intermittent mode at various intervals (0.50, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, and 3.0 minutes) on membrane fouling were studied. The quality and flow rate of the permeate stream were monitored for the evaluation of the UF process performance. Optimal conditions of continuous ultrasound were found at 28 kHz and 2.88 W/cm 2 . Moreover, at optimal ultrasonic conditions, the optimal intermittent time was found at 0.50 minute. At optimal ultrasonic conditions, the permeate amount increased by 79.8% and 94.2% for 0.50 minute intermittent ultrasound and continuous ultrasound, respectively, as compared with that of the UF process without ultrasound. Also, intermittent ultrasound induced better fouling control at a lower protein concentration of 0.05% by weight. The cleaning effect of ultrasound could be attributed to the cavitation bubbles generated by the rarefaction and pressure cycles of the applied ultrasound.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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