Evaluation of fouling and RO performance for MBR treated fruit wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Fruit processing facilities are looking for ways to reduce water consumption to counter the impact of climate change. A good alternative is an MBR system to treat the processing wastewater, followed by tertiary treatment using a reverse osmosis (RO) unit to enable water reuse. However, fouling of the RO membrane causes operational challenges. As a result, experiments were completed on treated fruit processing wastewater to identify the causes of fouling that originated from the MBR effluent and develop best management practices (BMPs) to minimize fouling of the RO membrane. Physical and chemical analyses along with visual inspection of the membrane surface using scanning electron microscopy (SEM), energy diffusive X-ray (EDX) and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy were completed. The issue of RO membrane fouling and subsequent flux decline was directly related to the presence of soluble microbial products, specifically dissolved organic matter (DOM) in the MBR effluent. The developed BMPs show that the previously completed enhanced coagulation-GAC sorption process, when combined with an online non-chemical flushing regimen and proper membrane preservation, keeps the flux readings high, resolving frequent fouling and cleaning problems of the RO membrane.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».