Large batch bench-scale dissolved air flotation system for simulating full-scale turbidity removal
Notice bibliographique
Résumé
One of the expected outcomes of global warming is increased algal and cyanobacterial blooms. Based on its ability to separate algal particles, dissolved air flotation (DAF) is considered as a climate change adaptation technology for water treatment. The feasibility of DAF treatment is often assessed using DAF jar tests; however, they are not particularly good at predicting a full-scale DAF system's turbidity removals. Therefore, our group has developed a more reliable larger-diameter/larger-volume batch apparatus (LB-DAF), which was optimized by comparison with a full-scale DAF plant treating a low turbidity, highly coloured river water (SUVA ∼ 4.3). The objective of this study was to verify that the LB-DAF was capable of simulating full-scale DAF systems treating two significantly different waters. One was water from a large eutrophic bay in Lake Ontario (SUVA ∼2.6) and the second was a river water (SUVA ∼3.5). The turbidity removals achieved by the full-scale DAF systems treating these waters were compared with those for the LB-DAF tests conducted using different flocculation velocity gradients, saturated water pressures, recycle ratios and water depth to diameter ratios. The LB-DAF tests are good predictors of the full-scale DAF turbidity removals, the average difference for the two waters tested were 2% and 6%. The LB-DAF natural organic matter (NOM) removals for both waters differed by less than 1% from that measured at the corresponding treatment plants. In addition, as in our previous LB-DAF study, varying the different LB-DAF operational variables did not have a significant impact on turbidity and NOM removals.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».