Laboratory Study of Flocculation and Pressure Filtration Dewatering of Waste Slurry
Notice bibliographique
Résumé
In the process of large‐scale urban construction, large amounts of waste slurry are produced. The slurry has a high water content and is difficult to precipitate naturally, resulting in low treatment efficiency. To improve the treatment efficiency of slurry, a variety of inorganic and organic polymer flocculants were used to carry out flocculation settlement tests on the slurry. The changes in the slurry properties and the filtration dewatering effect after flocculation were tested. The results show that the addition of flocculant makes the slurry particles form aggregates, which leads to rapid precipitation of the slurry. The use of an inorganic flocculant significantly reduced the zeta potential of the slurry. Organic polymer flocculant, however, had little effect on the slurry potential, but did cause the slurry to produce larger size aggregates, resulting in a better flocculation effect than inorganic flocculant. Inorganic flocculants and organic flocculants can improve the pressure filtration dewatering performance of slurry. CPAM12 (cationic polyacrylamide, with a relative molecular weight of 12 million Daltons) had the best overall effect. The formation of aggregates after flocculation and the change in the nonuniformity coefficient (Cu) were the main cause of improvement of pressure filtration dewatering performance of the slurry. When Cu decreases from 11.85 to 8.75, the time required for pressure filtration stabilization is shortened by 70%. The nonuniformity coefficient of flocculated slurry can be used to evaluate flocculants, determine the optimal dosage, and predict the dewatering effect.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».