Surfactant-Enhanced Cleaning Solutions for Ceramic Membranes: A Comparative Study on Humic Acid and BSA Fouling
Notice bibliographique
Résumé
Control of natural organic matter (NOM) reversible and irreversible fouling with ceramic membranes for drinking water applications with chemically enhanced backwash (CEB) protocols is limited. This research examines the efficiency of various chemical combinations with non-ionic surfactants to control the NOM fouling caused by humic acid (HA) and protein foulants. Two commercially available non-ionic surfactants, Tween 80 and Triton X100, combined with conventional cleaning solutions, were analyzed with respect to membrane fouling and cleaning using the resistance in series (RIS) model, membrane permeability, carbon mass balance, and contact angle measurements. The results demonstrated that in all cases, CEB outperformed hydraulic backwashing; in addition, the inclusion of surfactants demonstrated enhanced the fouling control with protein foulants more than humic acid. The transmembrane pressure (TMP) with surfactant CEB was controlled to within a range of 83-105 kPa compared to hydraulic backwash at approx. 128 kPa for HA and BSA. The carbon mass balance analysis indicates that Tween 80 surfactant-based CEB demonstrated effective fouling control, leaving only 20% irreversible fouling with HA and 30% with BSA while the hydraulic backwash resulted in 57% irreversible fouling of carbon on the membrane for HA and BSA.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».