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Enregistrement W4233829940 · doi:10.22215/etd/2020-13962

Ozone Chemically-Enhanced Backwashes For Ceramic Membrane Fouling Control in Cyanobacteria-Laden Surface Water Applications

2020· dissertation· en· W4233829940 sur OpenAlexaff
Stephane Venne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzoneMembrane foulingFoulingUltrafiltration (renal)CyanobacteriaCeramic membraneMembraneChemical engineeringWater treatmentBiofoulingMicrocystis aeruginosaChemistryEnvironmental engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceChromatographyBacteriaBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membranes have been shown to be e↵ective physical barriers against cyanobacteria, however, membrane fouling in surface waters impacted by cyanobacteria is poorly controlled and results in high operating costs.A possible solution is the chemicallyenhanced backwash (CEB), a cleaning strategy in which a chemical is combined with a hydraulic backwash for in-situ fouling control.This research investigates the potential of using an ozone CEB to control the fouling caused by Microcystis aeruginosa in surface water on a ceramic ultrafiltration membrane.To this end, batch ozonation tests and dead-end, continuous flow, experiments were conducted with ozone doses between 0 and 19 mg O 3 /mg carbon on the membrane.Water samples used in theses experiments were partially-treated surface water, cyanobacteria-spiked ultrapure water, and cyanobacteria-spiked partially-treated surface water.In the batch tests, ozone reacted more rapidly with the surface water foulants than with cyanobacteria.Interestingly, the opposite was observed during a CEB, highlighting the contribution of the hydraulic force to the cleaning e↵ects of a CEB.Ozone likely weakens the highly compressible cake layer formed by cyanobacteria on the membrane surface during filtration, which is then more hydraulically reversible.This became clearer when operating the membrane over several filtration cycles.In fact, the first CEB o↵ered a slight improvement over the traditional hydraulic backwash but the second CEB, which was initiated once more cyanobacteria accumulated on the membrane, i vi List of Tables 2.1 Classification of membrane processes and associated operational parameters.Adapted from Van der Bruggen et al. (2003) . . . . . . . .2.2 Common membrane cleaning agents and possible interactions with foulants (Shi et al., 2014) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.3 Experimental conditions used in combined ozonation and ceramic membrane filtration studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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