MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387398696 · doi:10.2166/aqua.2023.127

Effect of granular activated carbon adsorption on mitigating microfiltration membrane fouling by algal organic matter

2023· article· en· W4387398696 sur OpenAlexaff
Ziming Zhao, Qingsheng He, Jingfu Fan, Wenjun Sun, Madhumita B. Ray

Notice bibliographique

RevueAQUA - Water Infrastructure Ecosystems and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésFoulingMicrofiltrationMembrane foulingUltrafiltration (renal)Dissolved organic carbonOrganic matterNanofiltrationPowdered activated carbon treatmentAdsorptionChemistryActivated carbonMembraneHumic acidWater treatmentEnvironmental chemistryChromatographyFiltration (mathematics)Environmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAQUA - Water Infrastructure Ecosystems and SocietyMême sujetMembrane Separation TechnologiesTravaux en français237 207