Sustainable valorization of electrocoagulation sludge in ceramic kaolinite membrane fabrication and its application to seawater pretreatment for SWRO desalination
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the sustainable valorization of dye electrocoagulation sludge (EC-Sludge) as a novel additive to enhance kaolinite-based flat ceramic membranes for seawater pretreatment prior to reverse osmosis desalination . Driven by the demand for low-cost, efficient, and eco-friendly membranes, incorporating up to 30 wt% EC-Sludge (containing aluminum hydroxide), significantly improved kaolinite membrane properties. The optimal membrane (including 15 wt% EC-Sludge) exhibited an average pore size of 1.43 μm, porosity of 39.30 %, permeability of 2580 L m −2 h −1 bar −1 , and mechanical strength of 21 MPa, demonstrating its suitability for microfiltration (MF) applications. MF tests of raw seawater confirmed the excellent pretreatment performance of the kaolinite/sludge membrane, achieving 95.24 % turbidity rejection, 81.14 % TOC removal, and 71.20 % COD reduction, while effectively lowering the SDI from 5.63 to 3.47. Fouling analysis revealed predominantly reversible cake layer formation, with up to 80 % flux recovery post-cleaning. The findings highlight the replicability and ecological potential of this approach for advancing sustainable desalination technologies .
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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 | 0,000 | 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 ».