Experimental Investigation of the Novel Periodic Feed Pressure Technique in Minimizing Fouling during the Filtration of Oily Water Systems Using Ceramic Membranes
Notice bibliographique
Résumé
Fouling represents a bottleneck problem for promoting the use of membranes in filtration and separation applications. It becomes even more persistent when it comes to the filtration of fluid emulsions. In this case, a gel-like layer that combines droplets, impurities, salts, and other materials form at the membrane's surface, blocking its pores. It is, therefore, a privilege to combat fouling by minimizing the accumulation of these droplets that work as seeds for other incoming droplets to cluster and coalesce with. In this work, we explore the use of the newly developed and novel periodic feed pressure technique (PFPT) in combating the fouling of ceramic membranes upon the filtration of oily water systems. The PFPT is based on alternating the applied transmembrane pressure (TMP) between the operating one and zero. A PFPT cycle is composed of a filtration half-cycle and a cleaning half-cycle. Permeation occurs when the TMP is set at its working value, while the cleaning occurs when it is zero. Three PFPT patterns were examined over two feeds of oily water systems with oil contents of 100 and 200 ppm, respectively. The results show that the PFPT is very effective in minimizing the problem of fouling compared to a non-PFPT normal filtration. Furthermore, the overall drops in permeate flux during the cleaning half-cycles are compensated by appreciable enhancement due to the significant elimination of fouling development such that the overall production of filtered water is even increased. Inspection of the internal surface of the membrane post rinsing at the end of the experiment proves that all PFPT cycles maintained the ceramic membranes as clean after a 2-h operation. This can ensure a prolonged lifespan of the ceramic membrane use and a continuous greater permeate volume production. The advantage of the PFPT is that it can be implemented on existing units with minimal modification, ease of operation, and saving energy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».