Biological ion exchange as an alternative to biological activated carbon for natural organic matter removal: Impact of temperature and empty bed contact time (EBCT)
Notice bibliographique
Résumé
Biofiltration is a widely used process in drinking water treatment plants to remove natural organic matter (NOM). A novel biofiltration process using ion exchange resins as supporting media (i.e., biological ion exchange or BIEX) has been demonstrated to provide a superior performance compared to conventional biological activated carbon (BAC). In order to optimize the performance of BIEX filters, the impact of temperature and empty bed contact time (EBCT) on NOM removal was systematically studied. In the present study, bench-scale BIEX filters were set up in parallel with BAC filters and operated at different temperatures (i.e., 4 °C, 10 °C and 20 °C) and EBCTs (i.e., 7.5 min, 15 min and 30 min). Higher average dissolved organic carbon (DOC) removal was achieved in BIEX filters (73 ± 6%) than BAC filters (22 ± 9%) at the steady state with an EBCT of 30 min. Higher temperatures improved NOM removal in both BAC and BIEX filters, with the impact being greater at lower EBCTs (i.e., 7.5 min and 15 min). Higher EBCTs could also improve NOM removal, with the impact being greater at lower temperatures (i.e., 4 °C and 10 °C). DOC removal for BIEX and BAC filters can be modeled with a first-order kinetic model (R2 = 0.93–0.99). BAC had a higher temperature activity coefficient than BIEX (1.0675 vs. 1.0429), indicating that temperature has a greater impact on BAC filtration than BIEX filtration. Overall, temperature and EBCT must be considered simultaneously for biofilters to efficiently remove NOM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».