A <scp>bench‐scale</scp> study of potable reuse impacts on surface water treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water utilities are considering raw water augmentation schemes to blend potable reuse water directly into the raw water for existing water treatment plants (WTPs). In this study, bench‐scale testing evaluated the impacts of introducing advanced‐treated reuse water (treated by ozonation, biological active carbon, ultrafiltration, reverse osmosis, and advanced oxidation) into the raw water supply of an existing WTP. To determine whether treatment would remain effective, blends of raw water and reuse water were coagulated, flocculated, and settled in a jar test apparatus matching the flocculator energy dissipation rate of the full‐scale WTP and were tested for filterability, defined as positive removal of turbidity through 5‐μm filter paper. The testing demonstrated that blends were treatable across a range of conditions, and alkalinity was the main observed limitation for treatability. Conditioning the advanced‐treated reuse water to add both hardness and alkalinity buffered against extreme pH drops during coagulation. This also achieved pH and calcium carbonate indexes after treatment that matched the current finished water, but some stability indexes shifted in a more corrosive direction, suggesting a topic for future research. Overall, this study demonstrated that the coagulation, flocculation, settling, and filtration processes of an existing WTP can treat potable reuse blends provided alkalinity is sufficient, and this is an important finding for the viability of raw water augmentation.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».