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Enregistrement W4409204173 · doi:10.1016/j.watres.2025.123601

Hydraulic and chemical cleaning efficiency for the release of microplastics retained during coagulation/flocculation-ultrafiltration

2025· article· en· W4409204173 sur OpenAlexafffund
Tyler A. Malkoske, Pierre R. Bérubé, Robert C. Andrews

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésMicroplasticsFlocculationUltrafiltration (renal)CoagulationChemistryPulp and paper industryEnvironmental chemistryEnvironmental scienceEnvironmental engineeringChromatographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Increasing coagulant dosage inhibits the release of MPs during hydraulic cleaning. • Dissolution of Al precipitate during chemical cleaning improves the release of MPs. • Cleaning efficiency is comparatively low for 1-5 µm MPs vs. those >5 µm in size. • Cleaning practices are ineffective for eliminating irreversible retention of MPs. • The irreversible retention of MPs could affect long-term membrane performance. Microplastics (MPs) are ubiquitous in global drinking water sources (lakes, rivers), with reported concentrations ranging from 0.5 to >7,500 particles/L. Ultrafiltration (UF), widely applied in drinking water treatment, is anticipated to represent an effective barrier to MPs due to its pore size (0.01-0.1 µm), which can retain MPs of potential health concern. To-date limited studies have reported that MPs may contribute to UF fouling, albeit when considering concentrations up to 10 orders of magnitude higher than those typically observed in source waters. The present study evaluated the retention of MPs by UF membranes when incorporating coagulation/flocculation pre-treatment, as well as their release during hydraulic and chemical cleaning. Polyethylene (PE) fragments, representing a range of environmentally relevant sizes (1-50 µm) and concentrations (907 ± 293 particles/L), were spiked into untreated lake waters prior to coagulation/flocculation-UF. Results suggest that in the absence of coagulant (alum) addition, only 50% of MPs retained during UF permeation were subsequently released during hydraulic cleaning. The release of MPs during hydraulic cleaning decreased (<20%) at medium and high (8 mg/L, 15 mg/L) alum dosages when compared to the absence of coagulant addition. Chemical cleaning with sodium hypochlorite (500 mg/L) was only capable of releasing 20% to 60% of retained MPs. Both hydraulic and chemical cleaning were less effective for the release of MPs when compared to reversible fouling resistance, organic matter, and aluminum. As such, future research is required to determine if the accumulation of MPs leads to increased UF fouling over extended operating periods, in addition cleaning practices which specifically target MPs should be further examined. Low and medium alum dosages (2 mg/L, 8 mg/L) were observed to increase the release of retained MPs during chemical cleaning, suggesting that incorporation of coagulation pre-treatment is useful to increase the release of MPs and minimize potential long-term accumulation on membranes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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