Demonstrating Scale-Up of a Novel Water Treatment Process using Super-Bridging Agents
Notice bibliographique
Résumé
Fiber-based materials have emerged as a promising option to increase the efficiency of water treatment plants while reducing their environmental impacts, notably by reducing the use of unsustainable chemicals and the size of the settling tank. Cellulose fiber-based super-bridging agents are sustainable, reusable, and versatile materials that considerably improve floc separation in conventional settling tanks or via alternative screening separation methods. In this study, the effectiveness of fiber-based materials for wastewater treatment was evaluated at lab-scale (0.25 L) and at pilot-scale (20 L) for two separation methods, namely settling and screening. For the fiber-based method, the performance of floc separation during settling was slightly affected by an 80x upscaling factor. A small decrease in turbidity removal from 93 and 86 % was observed for the jar and pilot tests, respectively, suggesting that fiber-based super-bridging agents could be implemented in full-scale water treatment plants. By contrast, the turbidity removal of the conventional treatment, i.e., no fibers with a settling separation, was largely affected by the upscaling with a decrease in turbidity removal from 84 to 49 %, for jar and pilot tests, respectively. The tested fibers increase the robustness of treatment by providing better floc removal than conventional treatment under several challenging conditions such as low settling time and screening with coarse screen mesh size. Furthermore, at both lab-scale and pilot-scale, the use of fiber-based materials reduced the demand for coagulant and flocculant, potentially lowering the operational costs of water treatment plants and reducing the accumulation of metal-based coagulants and synthetic polymers in sludge. Acute toxicity tests using the model organism Daphnia magna show that the cellulose fibers introduce insignificant toxicity at the optimized fiber concentration.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».