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Enregistrement W3175250044 · doi:10.1002/aws2.1229

Understanding and mitigating effects of brine discharge to wastewater on primary sedimentation

2021· article· en· W3175250044 sur OpenAlexaff
Michael J. Adelman, Rita P. Newman, Hari Seshan, Mehrnaz Zare Afifi, Mitch Dornfeld, Joan Oppenheimer, Joseph Quicho

Notice bibliographique

RevueAWWA Water Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoagulation and Flocculation Studies
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrineWastewaterFlocculationTurbidityFerricReverse osmosisPulp and paper industryChemistrySettlingEnvironmental scienceSuspended solidsEnvironmental engineeringWaste managementGeologyMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the implementation of full advanced treatment with reverse osmosis (RO) grows in response to water scarcity, the effects of RO brine disposal to sewersheds on wastewater treatment will become an increasingly important consideration. Unfortunately, there is little existing literature on the actual effects of brine augmentation on wastewater flocculation and settling. In this study, RO brine from a wastewater reuse system was blended into raw wastewater. Jar tests of chemically enhanced primary treatment (CEPT) were conducted with varying brine blends and ferric chloride coagulant doses. Brine augmentation, at volumetric fractions ranging from 2.7% to 54% of the primary influent, was observed to affect CEPT performance, as removal of turbidity and total suspended solids (TSS) decreased in response to increasing brine share. Control jars with 0% brine generally had greater than 80%–90% TSS removal at the baseline coagulant dose of 12.5 mg/L, and this decreased to around 70% at 27% brine and less than 70% at 54% brine. This effect was observed to be roughly proportional to the level of brine addition, and it appears to be driven by changes to the properties of the fluid and primary particles as a result of brine addition. Adding brine both increases the density and viscosity of the fluid through higher total dissolved solids and decreases the density of the primary particles that make up the floc by contributing dissolved organics rejected by RO. CEPT performance was restored to its current baseline of around 80%–90% removal of TSS and turbidity by increasing ferric chloride dose (and thus floc density), with 17 mg/L required at 2.5% brine share and 30 mg/L required at 15% brine share. Overall, there was a roughly linear relationship between influent brine proportion and additional coagulant required to bring CEPT performance back up to brine‐free levels. The impact observed in this study suggests a topic for future research with other sources of brine and other coagulants. Article Impact Statement By investigating primary settling affected by RO brine, this work addresses a topic of current interest that has not been widely studied.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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