Phased-inline coagulation for low-pressure membranes in water and wastewater treatment: a review of fouling mitigation, process control, and water quality
Notice bibliographique
Résumé
Low-pressure membranes (LPM) are increasingly popular in water treatment due to their effective removal of microorganisms, pathogens, and protozoa. A more widespread implementation of LPMs in water treatment is prevented due to membrane fouling, which increases operating and maintenance costs. Coagulation pretreatment of the LPM feed water by continuous-inline coagulation (C-IN-C), which involves coagulant addition without particle separation prior to LPM filtration, is a commonly applied approach for fouling mitigation. Phased-inline coagulation (C-IN-P), a variant of C-IN-C where the coagulant is dosed inline for the initial portion of the filtration cycle, is the subject of increased interest due to the potential for significant cost savings through reduced coagulant usage. In this review, existing knowledge from pertinent publications regarding C-IN-P pretreatment of LPM feed waters is critically reviewed. Specifically, the C-IN-P approach is reviewed with emphasis placed on understanding fouling behaviour, process control, and the removal of organics. Available studies suggest that intermittent coagulant addition by C-IN-P pretreatment can achieve comparable fouling mitigation to C-IN-C, where coagulant is injected continuously. It has also been shown that C-IN-P can achieve similar removal of bulk organics measures to C-IN-C pretreatment for different water types, while also offering significant cost savings on coagulant. According to the knowledge gaps identified throughout the study, the manuscript concludes by outlining guidance on potential foci of future research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».