Enhanced Coagulation for Removal of Natural Organic Matter and Disinfection Byproducts: Multivariate Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced coagulation can remove dissolved organic carbon (DOC) that acts as a precursor to disinfection byproducts (DBPs). However, previous studies have not elucidated the effect of certain coagulation and settling parameters, such as the fast-mixing rate and settling time, on haloacetic acids (HAAs) and trihalomethanes (THMs). Furthermore, coagulant dosage, fast mixing power, and settling time play essential roles in the cost-efficiency of operation and construction of a water treatment plant. This study aims to present a novel investigation of the effects associated with the operational factors of coagulation-flocculation and sedimentation to achieve feasible solutions for management of DBPs. The simultaneous effects of pH (4.5–8.5), coagulant type (Fe3+/Fe3+ + Al3+ ratio), coagulant dosage, fast-mixing rate, and settling time were examined using a response surface methodology design. Accordingly, predictive models were generated by conducting 2 sets of experiments, which comprised 50 runs of jar tests that were performed in triplicate of 2 blocks for 2 natural drinking water sources in Newfoundland, Canada. The results were validated on four natural waters and two synthetic water samples. The multivariate optimization on THM4 and HAA5 resulted in a significant reduction in the fast-mixing energy by 59.9%, and a reduction of 23.4–41.1% in coagulant dosage. The results of natural organic matter fractionation on water samples revealed that the optimized coagulant dosage of 3.83–5.95 mg/mg DOC could remove up to 91.00%, 72.64%, and 70.79% of THM4, HAA5, and DOC, respectively, in natural water samples with a very hydrophobic acid (VHA) fraction of 0.67–0.81 VHA/DOC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».