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Enregistrement W3108336800

Membrane applications in the pulp and paper industry: Experience on lab, pilot and industrial scale

2006· other· en· W3108336800 sur OpenAlexaboutno aff
Frank Lipnizki

Notice bibliographique

RevueLund University Publications (Lund University) · 2006
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulp (tooth)Reverse osmosisNanofiltrationProcess engineeringMembrane technologyWaste managementEngineeringMembrane bioreactorPulp and paper industryBiochemical engineeringEnvironmental scienceMembraneWastewaterChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. IntroductionIn the last two decades the pulp and paper industry has put significant efforts into improving its productivity and reducing its fresh water consumption. Among the different approaches, recycling close to the source has been identified as one of the most effective ways to reduce water consumption and recycle valuable components. The focus of this paper is thus on the different opportunities of membrane technology in the water, by-product and utilities/chemicals loop. The development of membrane technology for use in the pulp and paper industry will be reviewed and the development of new applications from lab to industrial scale will be presented. 2. Membranes applications in the loops of the pulp and paper industryMembrane applications have established themselves three main loops of the pulp and paper industry: the water, the by-product and the utilities/chemical loop. In the following key applications in each of these loops will be highlighted. For the water loop, the use of membrane technology in the pulping and paper making process will be presented, e.g. white water recirculation at the paper machine. Further, the combination of a membrane bioreactor (MBR) with ultrafiltration/nanofiltration /reverse osmosis for end-of-pipe treatment as an alternative to production integrated recycling will be discussed. In the by-product loop, the membrane applications will cover amongst others the concentration of lignin and black liquor and the recycling of the permeate back to the pulp mill. Finally, for the utilities/chemicals loop, the focus will be on applications of membrane technology for the recovery and recycling of e.g. coating colour and bleaching effluent. 3. Application development from lab to industrial scaleThe polishing of evaporator condensate is one of the more recent applications for membrane technology in the pulp and paper industry. Ultrafiltration, nanofiltration and reverse osmosis are often suitable process alternatives to polish evaporator concentrate. Thus these processes separate the evaporator condensate into (1) a retentate stream containing most of the COD/BOD, which has to be treated separately, and (2) a permeate stream, which might be suitable for recycling/discharge. In this application study, important aspects at the different stages of scale-up from lab to industrial scale will be highlighted leading to the design of the full-scale plant. In this final design ultrafiltration with a ETNA10PP membrane (Alfa Laval Nakskov, Denmark) was used to concentrate the COD/BOD by a volume concentration factor (VCF) of 50, while the COD/BOD in the permeate was in line with discharge limits. The operating pressure of the plant was set to 3-4 and the temperature was 60 ºC. At the operating conditions the flux decreased from 55-60 l/(m2h) at VCF of 10 to 45–50 l/(m2h) at a VCF of 50. The proposed ultrafiltration system to treat 50 m3/h was divided in four loops and contained a total of 800 m2 of membrane area. The resulting streams from the plant are a permeate stream of 49 m3/h and a retentate stream of 1 m3/h. 4. ConclusionsOverall, this paper will show that the integration of membrane technology can have a significant impact on productivity and water consumption in the pulp and paper industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
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