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Enregistrement W4296449511 · doi:10.3390/jmse10091313

Review of Hollow Fiber (HF) Membrane Filtration Technology for the Treatment of Oily Wastewater: Applications and Challenges

2022· article· en· W4296449511 sur OpenAlexafffund
Mahsa Keyvan Hosseini, Lei Liu, Parisa Keyvan Hosseini, Anisha Bhattacharyya, Kenneth Lee, Jiahe Miao, Bing Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandFisheries and Oceans CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWastewaterMembrane foulingSewage treatmentFiltration (mathematics)Membrane permeabilityEnvironmental scienceMembraneWaste managementMembrane technologyAerationPulp and paper industryFoulingChemistryEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oily wastewater has been recognized as a threat to the environment due to its hazardous nature and it can negatively affect the ecosystem, and threaten wildlife and human health. Physical, chemical, and biological technologies demonstrated a mixed performance in oily wastewater treatment, and, therefore, a proper treatment technology for oily wastewater needs to be addressed. Membrane filtration using a hollow fiber (HF) membrane is a promising alternative to remove emulsified oil from oily wastewater. This review discusses different sources of oily wastewater, various treatment methods, and membrane technology. The assessment has been focused on the parameters affecting HF membrane performance and applications of HF membrane-based technology to treat oily wastewater. This review paper reveals that HF membrane filtration systems have been previously used for the treatment of oily wastewater in bench-scale studies and few pilot-scale applications, which proved to be favorable in the treatment of recalcitrant wastewater containing oil and high salinity. Limitations associated with membrane fouling and the reduction of membrane permeability and membrane lifespan can be tackled and alleviated through modifying membrane chemistry and adjusting operational parameters. The compilation of studies showed that a low food/microorganism (F/M) ratio, long solid retention time (SRT) with high sludge age, long hydraulic retention time (HRT), and moderate aeration were the preferred operational parameters when treating oily wastewater. Based on this review, future studies should focus on optimizing the hydrodynamic conditions of the HF system, the commercialization of modified HF membranes, and the utilization of green technology in HF membrane construction to broaden HF membrane technology applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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