Modeling of transport phenomena in a hybrid forward osmosis-directional freeze crystallization process for clean water recovery from hydrometallurgical effluents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable water recovery and reuse are critical yet challenging, especially from industrial effluents in cold regions. This work presents a robust numerical model of the transport phenomena in a hybrid two-step forward osmosis (FO)-directional freeze crystallization (DFC) desalination process, whose application in areas with cold climates is advantageous. Deionized (DI) water and a hydrometallurgical effluent were considered as the feed solution in the FO step, while three aqueous solutions of inorganic salts were considered as the draw solutions (DS): NaCl, CaCl2, and MgCl2. The effects of temperature and initial DS concentration were investigated on water flux, reverse solute flux, and specific water flux using computational fluid dynamics (CFD). Based on the simulation results, the highest water flux (18 L/m2/h for DI water and 5 L/m2/h for the hydrometallurgical effluent) and lowest reverse solute flux (consistently below 0.3 mol/m2/h) were obtained when MgCl2 was used as the DS. The effect of solute type in the DS on both water recovery yield and purity was in turn studied in the subsequent DFC step, allowing to visualize the solute distribution during the freezing process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».