Characterization of Permanent Fouling on the Surfaces of UV Lamps Used for Wastewater Disinfection
Notice bibliographique
Résumé
A significant problem with UV disinfection of wastewater is the accumulation of fouling materials at sleeve‐water interfaces. It has been shown that automated chemical and/or mechanical cleaning can remove most fouling materials satisfactorily. However, permanent foulants, which cannot be removed completely by typical cleaning operations, always remain on the quartz sleeves. These permanent foulants reduce UV transmittance, in turn reducing disinfecting effectiveness. This research investigated the origins, formation, and composition of permanent fouling. Four instrumental analyses were used: atomic force microscope (AFM), X‐ray fluorescence (XRF), scanning electron microscope combined with energy dispersive X‐ray microanalysis (SEM/EDX), and sleeve UV transmittance (SUVT). It appeared that permanent foulants were trapped initially by microscale holes and peaks on fresh sleeve surfaces. Based on the topography and roughness measurements from the AFM, after long‐term regular chemical and mechanical cleaning, the wipers of cleaning systems damage sleeve surfaces, creating scratches or holes with larger surface areas. Foulants are trapped more easily, and are attached tightly to the surfaces of these scratches or to each other. The results from XRF and SEM/EDX showed that the main fouling components were aluminum, iron, magnesium, calcium, and phosphorus. These could not be related to wastewater quality. For the specific cases studied, chemical plus mechanical cleaning is more effective in removing foulants and avoiding the accumulation of permanent foulants than mechanical cleaning alone; in most cases, SUVT was higher than 90% after chemical plus mechanical cleaning, whereas mechanical cleaning alone achieved only approximately 30% SUVT after long‐term usage.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».