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Enregistrement W4408107946 · doi:10.1016/j.jece.2025.116012

Sustainable granular materials improve removal of natural organic matter, turbidity and microplastics during adsorption, ballasted flocculation and granular filtration

2025· article· en· W4408107946 sur OpenAlexafffund
Mathieu Lapointe, Heidi Jahandideh, Olubukola S. Alimi, Jeffrey M. Farner, Nathalie Tufenkji

Notice bibliographique

RevueJournal of environmental chemical engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoagulation and Flocculation Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of AlbertaÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesÉcole de technologie supérieureCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésMicroplasticsFlocculationFiltration (mathematics)TurbidityAdsorptionOrganic matterNatural organic matterEnvironmental scienceGranular materialChemistryWaste managementChemical engineeringPulp and paper industryEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringMaterials scienceComposite materialGeologyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-use metal-based coagulants, high molecular weight flocculants, engineered adsorbents, and porous media are key materials for several processes in water treatment. However, many of these materials are often expensive, unsustainable, and can increase the amount of sludge produced during the water treatment process. Moreover, the accumulation of toxic metals and synthetic flocculants limits sludge reusability as a fertilizer in agriculture. Herein, we propose reusable, low-cost and sustainable modified grains that can be simultaneously used as positively charged adsorbents to improve removal of soluble matter (natural organic matter), and ballast media to improve removal of particulate matter (turbidity or total suspended solids). Three different starting materials were used to synthesize these modified grains: pristine sand, recycled crushed glass, and grit extracted from a wastewater treatment plant, all of which were grafted with iron (hydr)oxides (Fe surface coverage of 13 and 81%, synthesized with 0.02 and 2 M Fe, respectively). The modified grains were then employed as (i) adsorbents to remove natural organic matter, (ii) ballast media during flocculation to increase floc size and density, and (iii) filtration media for simultaneous removal of natural organic matter and turbidity. Compared to conventional treatment alone (coagulation and flocculation), the incorporation of modified grains simultaneously used as adsorbents and ballast media increased removal of natural organic matter (up to 16%), microplastics (up to 92%), and turbidity (< 1 NTU, with settling rate 18 times faster). Ultimately, modified grains could be used in existing ballasted flocculation processes – replacing conventional sand – to provide an additional NOM removal. Iron-grafted sand, glass, and grit – simultaneously used as adsorbent and ballast media – reduced the settling duration by 18 times compared to conventional treatment (without iron-grafted media) and increased removal of natural organic matter (up to 23%) and microplastics (up to 92%). • Three different starting materials were used to synthesize Fe-coated grains. • Fe surface area coverage of 81% was obtained. • Modified grains were employed as adsorbents and ballast media • Modified grains media increased removal of microplastics (up to 92%). • Modified grains could be used in flocculation processes to provide NOM removal.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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