The effect of pH and alkalinity on drinking water biofiltration performance
Notice bibliographique
Résumé
Two bench-scale biofiltration columns were monitored to examine the influence of water-quality parameters, including pH and alkalinity, as a cost-effective approach to enhance drinking water biofiltration efficiency in terms of organic carbon removal, ammonia removal, and headloss buildup reduction.The biofilters were operated at pH values 6.0, 7.5, 9.0, and 10.0 with low and high alkalinity levels (25-50) and (180-220) mg CaCO3/L.Applying a higher pH level of 7.5 compared to 6.0 led to similar total organic carbon (TOC) removal efficiency (65% and 67%).Raising the pH to 10.0 resulted in a significantly lower TOC removal efficiency (31%).Increasing pH was also observed to influence ammonia removal significantly such that ammonia removal efficiency improved from 13% at pH 6.0 to 93% at pH 10.0; however, the higher pH was no longer attributed to biological removal but ammonia stripping.The assessment of theoretical oxygen demand revealed that dissolved oxygen (DO) availability was an influential factor in nitrification efficiency.The higher alkalinity levels at each pH level resulted in higher adenosine triphosphate (ATP) concentrations, but no direct correlation was observed between ATP and TOC removal.Overall, pH 7.5 demonstrated optimal biofilter conditions in terms of water quality and operational considerations with average TOC and ammonia removal at 68% and 48% efficiency, respectively, with the lowest headloss development.Overall, pH 7.5 demonstrated an optimum condition for water quality and headloss control with 68% and 48% removal in terms of TOC and ammonia removal, respectively, and with the lowest headloss development.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».