Fiber-based super-bridging agents improve flotation and settling during water treatment
Notice bibliographique
Résumé
Increasing demand for water poses a major challenge to the water treatment industry. Consequently, water treatment plants are expected to require larger separation units and use more chemicals. Physicochemical treatments produce flocs that are limited in size, which limits floc removal efficiency during gravitational separation. Introducing fiber-based super-bridging agents has improved the floc size, which is 10–100 times larger than conventional flocs. Such improvements could lead to important gains in floc separation and ultimately increase the capacity of water treatment plants. This study analyzed the behavior and interaction of fibers under various coagulation/flocculation conditions to improve flotation and settling. The results also showed that fibers can allow a ~ 50 % reduction in coagulant. The benefits of fibers on floc size were particularly pronounced during suboptimal coagulation, as the injection of fibers compensated for poor coagulation conditions. Air bubbles during air flotation were also better incorporated into the larger and more porous floc structure obtained with fibers, which drastically improved floc removal during flotation. The best turbidity removal after flotation was obtained when combining 2 mg of cationic polyacrylamide and 200 mg of softwood fibers/L. Fiber-based super-bridging agents can be introduced in existing water treatment plants to increase plant capacity, reduce the demand for coagulants/flocculants, and improve contaminant removal.
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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 ».