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Enregistrement W4409816644 · doi:10.1016/j.watres.2025.123722

Biological ion exchange for natural organic matter removal from drinking water

2025· review· en· W4409816644 sur OpenAlexafffund
Karl Zimmermann, Klaas Schoutteten, Zhen Liu, Pierre R. Bérubé, Madjid Mohseni, Benoît Barbeau

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRES’EAU-WaterNETNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for InnovationPolytechnique Montréal
Mots-clésDissolved organic carbonWater treatmentChemistryBrineChlorideIon exchangeOrganic matterNatural organic matterOperating expenseFilter (signal processing)Water qualitySurface waterEffluentEnvironmental scienceEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)Environmental chemistryIonEngineeringEcologyOrganic chemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

· DOC removal in BIEX filters comprises bioremoval, primary, and secondary ion exchange. · 34 case studies revealed the expected run length and removal efficiency of all three mechanisms. · DOC removal was inversely related to the influent [Total Anions]-to-[DOC] ratio. · OPEX costs and an empirical model are developed to optimize filter run length. · OPEX include brine disposal and resin replacement, but CAPEX dominated total costs. The state of knowledge for ion exchange (IEX) drinking water filters is updated in this review with new understandings that allow for dramatically extending filter run length from days to months or years between regenerations. By simply allowing IEX filters to operate past chloride exhaustion, water practitioners can take advantage of continuing natural organic matter removal through a combination of sulphate-based secondary IEX and bio-removal mechanisms. Herein, we review literature and add new findings to describe all three mechanisms and their relative contributions, and provide insights to design and operate biological IEX, or ‘BIEX’, drinking water filters. Generalizing with new and literature data on 34 case studies from three continents, the chloride-based primary IEX lasted 3,100 bed volumes (BV) with 69 % DOC removal, while sulphate-based secondary IEX provided an additional 24,400 BV of run length with 51 % DOC removal. Bio-removal provided 5–10 % DOC removal irrespective of the IEX mechanism, although bio-removal mechanisms are less understood. Treatment performance depended on operating conditions and influent water quality, specifically the ratio of [Total Anions]-to-[DOC] concentrations in influent water, for which a linear relationship was described as [ % D O C r e m o v a l ] = 0.57 − 0.0123 × [ T o t a l A n i o n s : D O C r a t i o ] . Two models are shared to estimate filter run length either from empirical data or by minimizing the operating expenses (OPEX). While OPEX was influenced by either brine disposal or resin replacement costs depending on the system’s scale, the total costs were dominated by capital expenses. Meanwhile, resin lifetime was influenced by filter run length and regeneration, and so cleaning approaches are discussed including caustic or citric acid. Understanding the mechanisms for DOC removal and informed with empirical models to predict treatment performance and run length, our renewed knowledge of ion exchange drinking water filters enables water practitioners to capitalize on their low-maintenance and long-term treatment abilities as a tool for safe drinking water in small and large water systems worldwide.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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