Comparative Assessment of Powdered versus Granular Activated Carbon for PFAS Removal in Drinking Water Treatment Plants
Notice bibliographique
Résumé
Since the acceptable PFAS levels in drinking water vary among regulatory agencies, drinking water treatment plants (DWTPs) are urged to adapt their processes to improve their removal. This study’s objective was to assess the performance of powdered and granular activated carbon (PAC and GAC) for PFAS removal and evaluate their applications in DWTPs. Raw and filtered waters were used to examine different types of PAC and GAC in batch and rapid small-scale column tests, respectively. A conventional PAC dose (10 mg/L) eliminated 40% of the total PFAS 76 and 25% of long-chain PFAS after 10 min. It would, however, transfer 24 ppb of PFAS 76 daily to the biosolids. A comparable GAC dose (equivalent to 27,000 BV) removed 43% of PFAS 76 and 80% of long-chain PFAS. Considering a medium-sized DWTP with a long-chain PFAS removal target of 80%, a pretreatment with PAC would require an elevated AC dose of 29 mg/L. It will incur the total equivalent cost of a post-treatment with six GAC columns, while remarkably increasing the mass of dry sludge by 46%. Hence, the pretreatment with PAC emerges as better suited for an instant intervention to mitigate PFAS contaminations without revoking the need for a long-term solution.
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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 | 0,001 | 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 ».