Complete Factorial Design for Optimization of Operating Conditions for a Nanofiltration 90 Polymeric Membrane Treating High Concentration Sulfated Waters and Modeling Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
In the prairie provinces of Western Canada, including Saskatchewan, many farms lack access to potable, healthy water and rely on dugouts for their water supply. Dugouts are artificial ponds or reservoirs that collect and store water, often from rain or snowmelt, for agricultural and livestock use. Dugouts contain, in some cases, high sulfate con-taminants that impact livestock watering. To clean these kinds of waters, a full factorial design study with eleven experiments was carried out to evaluate and optimize key nanofiltration membrane operating conditions, such as Trans-Membrane Pressure (TMP), Crossflow Velocity (CVF), and magnesium sulfate (MgSO4) concentration, fo-cusing on their impact on rejection rates and permeate flux. With optimal conditions of a TMP of 9 bar and a CFV of 0.65 m/s, the nanofiltration (NF90) membrane achieved a sulfate rejection of 90% and a permeate flux of 127 LMH, with CFV identified as the most significant factor influencing the operation of the membrane at all concentrations. Analysis of Variance (ANOVA) confirmed the statistical significance of the polynomial regression models, with a 95% confidence interval (CI). The membrane's rejection data and flux regression models yield a strong fit to the data, with a correlation coefficient exceeding 99%. Using the experimental dataset, two machine learning algorithms— Decision Tree (DT) and Random Forest (RF) — were employed to predict the permeate flux. The RF model demonstrated excellent predictive performance across all data sets, achieving a root mean square error (RMSE) of 3.98 and a coefficient of determination (R²) of 0.99. These findings highlight the potential of machine learning for predicting effec-tive sulphated water treatment.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».