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Enregistrement W4233311608 · doi:10.4018/978-1-7998-1210-4.ch033

Removal of Emerging Contaminants from Water and Wastewater Using Nanofiltration Technology

2019· book-chapter· en· W4233311608 sur OpenAlexaff
Hu Yang, Yue Peng, Wen Liu, Dongye Zhao, Jie Fu

Notice bibliographique

RevueWaste Management · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofiltrationFiltration (mathematics)WastewaterEffluentContaminationEnvironmental scienceMembrane technologyWater treatmentWater qualityWaste managementUltrafiltration (renal)Environmental engineeringMembraneChemistryChromatographyEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional water/wastewater treatment methods are incapable of removing the majority of Emerging Contaminants (ECs) and a large amount of them and their metabolites are ultimately released to the aquatic environment or drinking water distribution networks. Recently, nanofiltration, a high pressure membrane filtration process, has shown to be superior to other conventional filtration methods, in terms of effluent quality, easy operation and maintenance procedures, low cost, and small required operational space. This chapter provides a comprehensive overview of the most relevant works available in literature reporting the use of nanofiltration for the removal of emerging contaminants from water and wastewater. The fundamental knowledge of nanofiltration such as separation mechanisms, characterization of nanofiltration membranes, and predictive modeling has also been introduced. The literature review has shown that nanofiltration is a promising tool to treat ECs in environmental cleaning and water purification processes.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,333
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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