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Enregistrement W4280557848 · doi:10.1016/j.watres.2022.118593

Performance evaluation of an industrial ceramic nanofiltration unit for wastewater treatment in oil production

2022· article· en· W4280557848 sur OpenAlexfundaboutno aff
Sandra Motta Cabrera, Louis Winnubst, Hans Richter, Ingolf Voigt, Jeffrey R. McCutcheon, Arian Nijmeijer

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Energy EfficiencyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyAlberta InnovatesAlberta Innovates - Technology FuturesU.S. Department of Energy
Mots-clésNanofiltrationWastewaterMembraneIndustrial wastewater treatmentCeramic membraneBar (unit)ChemistryPulp and paper industryOil fieldCeramicSewage treatmentIonMaterials scienceChromatographyChemical engineeringEnvironmental scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistryPetroleum engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An industrial ceramic nanofiltration membrane (pore size 0.9 nm) was tested in a Canadian oil field for more than 12,500 h to treat wastewater directly from daily operations, without any type of pre-treatment. This wastewater contained a high content of total suspended solids (13 to 510 mg/kg), and total organic carbon (31 to 134 mg/kg). The membrane unit was operated at different transmembrane pressure (TMP) set points (4–16 bar) and recovery set points (40–80%). The data show that ion and compound rejection depend strongly on a combination of both TMP and recovery, with the largest rejection occurring at low recovery values and high TMP values. Two mechanisms were responsible for rejection: sieving, which mostly impacted compound rejection, and electrostatic phenomena that impacted ion rejection. It is shown that ion rejection depends linearly on charge density of the ion. Ion rejection was measured as high as 85% and compounds (such as TSS) were rejected as high as 100%. The specific flux varied between 1–10 L/(m2.h.bar). Results from this field testing indicate the possibility of using these types of ceramic membranes for oil field wastewater treatment.

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)0,004
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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