A <scp>bench‐scale</scp> study of potable reuse impacts on surface water treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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.
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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 découle