Woven-Fiber Microfiltration (WFMF) and Ultraviolet Light Emitting Diodes (UV LEDs) for Treating Wastewater and Septic Tank Effluent
Notice bibliographique
Résumé
Decentralized wastewater treatment systems enable wastewater to be treated at the source for cleaner discharge into the environment, protecting public health while allowing for reuse for agricultural and other purposes. This study, conducted in Thailand, investigated a decentralized wastewater treatment system incorporating a physical and photochemical process. Domestic wastewater from a university campus and conventional septic tank effluent from a small community were filtered through a woven-fiber microfiltration (WFMF) membrane as pretreatment for ultraviolet (UV) disinfection. In domestic wastewater, WFMF reduced TSS (by 79.8%), turbidity (76.5%), COD (38.5%), and NO3 (41.4%), meeting Thailand irrigation standards for every parameter except BOD. In septic tank effluent, it did not meet Thailand irrigation standards, but reduced TSS (by 77.9%), COD (37.6%), and TKN (13.5%). Bacteria (total coliform and Escherichia coli) and viruses (MS2 bacteriophage) passing through the membrane were disinfected by flow-through UV reactors containing either a low-pressure mercury lamp or light-emitting diodes (LEDs) emitting an average peak wavelength of 276 nm. Despite challenging and variable water quality conditions (2% < UVT < 88%), disinfection was predictable across water types and flow rates for both UV sources using combined variable modeling, which enabled us to estimate log inactivation of other microorganisms. Following UV disinfection, wastewater quality met the WHO standards for unrestricted irrigation.
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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 | 0,000 | 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 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 ».