Reduced Low–Pressure Membrane Fouling by Inline Coagulation Pretreatment for a Colored River Water
Notice bibliographique
Résumé
Drinking water treatment (DWT) using low-pressure membranes (LPM) has become increasingly popular due to their many reported advantages compared to conventional technologies. Productivity decline due to fouling has prevented LPMs from becoming the technology of choice in DWT, however, coagulation pretreatment either with or without particle separation mitigates fouling phenomena. The effectiveness of coagulation/flocculation/sedimentation (CF-S), coagulation/flocculation/dissolved air flotation (CF-DAF), and inline coagulation (CF-IN) as technologies for pretreatment of feed water has rarely been investigated using the same water source. In this study, CF-S, CF-DAF, and CF-IN are directly compared as pretreatment of a tubular multi-channeled ultrafiltration (UF) membrane using the same highly colored river water. Three-day long filtration tests were performed using an automated bench-scale filtration apparatus with an inside-out configuration. Although CF-DAF had the greatest removal of dissolved organic matter (DOM) and hydrophobic organics, CF-S pretreatment resulted in a similar level of total fouling. Compared to CF-DAF and CF-S, CF-IN pretreatment resulted in lower fouling. The hydraulic and chemical reversibility of CF-IN fouling was seen to be strongly influenced by the feed water zeta potential, suggesting the importance of floc electrostatic and morphological characteristics on inline coagulation performance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».