Effect of granular activated carbon adsorption on mitigating microfiltration membrane fouling by algal organic matter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Algal blooms can seriously affect the operation of water treatment processes including low-pressure (micro- and ultrafiltration) and high-pressure (nanofiltration and reverse osmosis) membranes mainly due to the accumulation of algae-derived organic matter (AOM). This study investigated the effect of granular activated carbon (GAC) pretreatment on PVDF microfiltration performance for the removal of AOM. Dissolved organic matter (DOM) solution of commercial humic acid, extra- and intracellular organic matter from two species of algae, and Cyanobacteria were used for the investigation of the fouling potential of the membrane. A comparison study of different DOM removal and fouling behaviors of microfiltration (MF) after GAC adsorption as pretreatment was evaluated under variable GAC dosage and solution pH. Almost 15–20% improvement in flux and decline in irreversible fouling occurred due to the pretreatment using 1.0 g/L of GAC for an hour. The intracellular material caused higher membrane fouling than humic acid due to the hydrophilic nature of the AOM. Membrane fouling and decline in flux increased with increasing pH in the range of 5.0–8.0. The comparison results might help to provide insights into the real challenge of dealing with the treatment of algal-laden water.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».