NOM foulant−hypochlorite interactions impact PVDF UF membrane ageing
Notice bibliographique
Résumé
• NOM foulants enhance radical formation, accelerating UF membrane ageing. • Hydroxyl radicals are key drivers of membrane degradation during cleaning. • Radical scavengers could mitigate ageing resulting from chemical cleaning. Ultrafiltration (UF) membranes are widely used for drinking water treatment, but their performance deteriorates over time due to chemical cleaning with agents such as hypochlorite, which accelerates membrane ageing. The present study investigates the impact of interactions between model natural organic matter (NOM) components (i.e., bovine serum albumin, sodium alginate and humic acid), used to represent membrane foulants, and hypochlorite, used during chemical cleaning, on the ageing of polyvinylidene fluoride (PVDF) UF membranes. Both soak and cyclic accelerated ageing approaches were used to assess the contribution of model NOM foulants to membrane ageing during chemical cleaning. We quantified ageing based on the extent of changes in membrane physical, chemical, and hydraulic properties when exposed to cumulative doses ranging from 0 to 1,300,000 ppm·h, and explored the formation of radical oxidants from model NOM-hypochlorite interactions. Results demonstrate that model NOM foulants may significantly enhance the generation of radical oxidants during chemical cleaning with hypochlorite, which accelerates membrane ageing. The addition of radical scavengers effectively mitigated these effects, reducing the rate of membrane ageing. The results suggest that incorporating radical scavengers during chemical cleaning with hypochlorite could improve membrane longevity, particularly when considering facilities which treat source waters with limited natural scavengers. The study outcomes provide critical insights regarding the mechanisms of membrane ageing and offers practical strategies for its mitigation, paving the way for more sustainable water treatment operations.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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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 tête enseignante, 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 ».