High-Frequency Pulsatile Parameterization Study for the Titania Ceramic Membrane Fouling Mitigation in Oily Wastewater Systems Using the Box–Behnken Response Surface Methodology
Notice bibliographique
Résumé
In this comprehensive study, a seven-channel ultrafiltration (UF) titania membrane was used to investigate the impact of the pulsatile cleaning process on the crossflow filtration system. Seventeen experimental runs were performed for different operating conditions with a transmembrane pressure (TMP) varying from 0.5 to 1.5 bar, a crossflow velocity (CFV) ranging from 0.5 to 1 m/s, and pulsatile parameters within an interval varying from 60 to 120 s with a duration of 0.8 s, and collecting membrane permeate flux and volume data. The optimized operating conditions revealed that a TMP of 1.5 bar, a CFV of 0.71 m/s, and a pulsatile cycle of 85 s were the best operating conditions to reach the highest steady permeability flux and volume of 302 LMH and 8.11 L, respectively. The UF ceramic membrane under the optimized inputs allowed for an oil-rejection ability of 99%. The Box-Behnken design (BBD) model was used to analyze the effect of crossflow operating conditions on the permeate flux and volume. The analysis of variance (ANOVA) indicated that the quadratic regression models were highly significant. At a 95% confidence interval, the optimum TMP significantly enhanced the flux and permeate volume simultaneously. The results also demonstrated a positive interaction between the TMP and the pulsatile process, enhancing the permeate flux with a slight impact on the permeate volume. At the same time, the interaction between the CFV and pulsatile flow improved the permeability and increased the permeate volume.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».