Removal of Nutrients from Water Using Biosurfactant Micellar-Enhanced Ultrafiltration
Notice bibliographique
Résumé
The removal of NH4+, NO3−, and NH3− from wastewater can be difficult and expensive. Through physical, chemical, and biological processes, metals and nutrients can be extracted from wastewater. Very few scientific investigations have employed surfactants with high biodegradability, low toxicity, and suitability for ion removal from wastewater at different pH and salinity levels. This research employed a highly biodegradable biosurfactant generated from yeast (sophorolipid) through micellar-enhanced ultrafiltration (MEUF). MEUF improves nutrient removal efficiency and reduces costs by using less pressure than reverse osmosis (RO) and nanofiltration (NF). The biosurfactant can be recovered after the removal of nutrient- and ion-containing micelles from the filtration membrane. During the experiment, numerous variables, including temperature, pH, biosurfactant concentration, pollutant ions, etc., were evaluated. The highest amount of PO43− was eliminated at a pH of 6.0, which was reported at 94.9%. Maximum NO3− removal occurred at 45.0 °C (96.9%), while maximum NH4+ removal occurred at 25.0 mg/L (94.5%). Increasing TMP to 200 kPa produced the maximum membrane flow of 226 L/h/m2. The concentrations of the contaminating ion and sophorolipid were insignificant in the permeate, demonstrating the high potential of this approach.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».