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Enregistrement W3206817425 · doi:10.33774/chemrxiv-2021-jrrhr

Sustainable Fiber-Based Materials as Super-bridging Agents, Adsorbents, and Ballast Media

2021· preprint· en· W3206817425 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoagulation and Flocculation Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityKillam TrustsFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCanada Foundation for InnovationCanada Research Chairs
Mots-clésFlocculationMaterials scienceEnvironmentally friendlySettlingAdsorptionWaste managementPulp and paper industryChemical engineeringEnvironmental scienceProcess engineeringChemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggregation combined with gravitational separation is the most commonly used method to treat water globally, but it carries a significant economic and environmental burden as the chemicals used in the process (e.g., coagulants) generate ~8 million tons of metal-based sludge waste annually. To simultaneously deal with the issues of process sustainability, cost, and efficiency, we developed materials reengineered from pristine or waste fibers (e.g., cellulose, polyester, cotton, and keratin) to serve as super-bridging agents, adsorbents and ballast media. This study shows that these sustainable materials (fibers, microspheres, and flakes functionalized with Si, Al and/or Fe) considerably increased the floc size (~6630 µm) compared to conventional physicochemical treatment (~520 µm; using alum and polyacrylamide). The fiber-based materials also reduced chemical usage (20–60 %) and improved contaminant removal during settling by increasing floc size and density. Moreover, the unprecedented size of flocs produced using fiber-based materials (13 times larger compared to conventional treatment) enabled easy floc removal by screening, thereby eliminating the need for a settling tank, a large and costly process unit used to treat more than 70% of water globally. Our results show that fiber-based materials can be effective solutions at removing classical (e.g., natural organic matter (NOM) and phosphorus, via electrostatic affinities) and emerging contaminants (e.g., microplastics and nanoplastics). Due to their large size (> 3000 µm), some Si-grafted and Fe-grafted fiber-based materials were easily recovered from settled/screened sludge and reused multiple times for coagulation/flocculation. These reusable materials combined with separation via screening could allow global water treatment facilities to reduce their capital and operating costs as well as their environmental footprint. Finally, our results also show that these materials could be used in synergy with coagulants and flocculants to improve existing water treatment plants for the removal of NOM, phosphorus, turbidity, total suspended solids and microplastics.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,234 · 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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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