In-line coagulation assessment for ultrafiltration fouling reduction to treat secondary effluent for water reuse
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low pressure membranes are attracting attention for their potential to improve secondary effluent quality, but membrane fouling can limit their widespread applicability. In this study, in-line coagulation as pre-treatment to ultrafiltration (UF) was investigated using a bench-scale hollow fiber membrane at a constant flux of 33 L/m2 h. Membrane fouling was monitored by observing change in trans-membrane pressure when the membrane was fed with secondary effluent and in-line coagulated secondary effluent over a 24-h period. The impact of four coagulants at different dosages on reversible and irreversible membrane fouling and permeate quality was studied. It was found that in-line coagulation improved UF performance to varying degrees depending on coagulant type and dosage. Generally, higher reduction of fouling was achieved by increasing coagulant dosage within the 0.5–5.0 mg/L range investigated. Ferric-based coagulants were better than aluminum-based coagulants with respect to improving membrane performance for the secondary effluent investigated, even at low dosages (0.5 mg/L). Further investigations are required to determine how in-line coagulation affects removal of organic compounds through UF membranes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».