MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362686236 · doi:10.3808/jeil.202300101

Review on MBR Technologies for Emerging Pollutant Removal from Wastewater and Their Associated Antifouling Strategies

2023· article· en· W4362686236 sur OpenAlexaff
P. Zhang, S. Young, Weiheng Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Informatics Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreywaterBiofoulingWastewaterReuseBlackwaterWastewater reuseEnvironmental scienceWaste managementSewage treatmentMembrane bioreactorExtracellular polymeric substanceActivated sludgeEnvironmental engineeringMembraneEngineeringChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It was necessary to reclaim water from wastewater to tackle water scarcity issues. However, it was difficult to treat waste-water for resue purpose through conventinal treatment technologies due to the wastewater contains various emerging contaminants. Membrane bioreactors (MBRs) were promising techniques to reclaim wastewater, which hybrid activity sludge and membrane technol- ogies. Although it was a challenge to eliminate the emerging contaminants efficiently through conventional MBRs due to specific chem- ical structures of these chemicals, more and more novel hybrid MBRs were applied to the removal of emerging contaminants. The evo- lution of MBR systems for treating emerging pollutants was summarized in this review. In addition, the process of biofouling on mem- branes and the development of relevant antifouling technologies were investigated. Besides, the perspectives of MBR systems on the ap- plication of emerging pollutant treatment were provided, which would help support the research and development of technologies in the field of water reclaiming in the future.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0040,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental Informatics LettersMême sujetMembrane Separation TechnologiesTravaux en français237 207