Super-bridging Fibrous Materials for Water Treatment: Impacts on Removal of Plastic Particles, Phosphorus and Natural Organic Matter
Notice bibliographique
Résumé
To deal with issues of process sustainability, cost, and efficiency, we developed materials reengineered from fibers to serve as super-bridging agents, adsorbents, and ballast media. These sustainable fiber-based materials considerably increased the floc size (~6630 µm) compared to conventional physicochemical treatment using a coagulant and a flocculant (~520 µm). The materials also reduced coagulant usage (up to 40%) and flocculant usage (up to 60%). These materials could be used in synergy with coagulants and flocculants to improve settling in existing water treatment processes and allow facilities to reduce their capital and operating costs as well as their environmental footprint. Moreover, the super-sized flocs produced using fiber-based materials (up to ~13 times larger compared to conventional treatment) enabled easy floc removal by screening, eliminating the need for a settling tank, a large and costly process unit. The materials can be effective solutions at removing classical (e.g., natural organic matter (NOM) and phosphorus) and emerging contaminants (e.g., microplastics and nanoplastics). Due to their large size, Si- and Fe-grafted fiber-based materials can be easily recovered from sludge and reused multiple times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».