Investigation of PFAS rejection by closed-circuit reverse osmosis and nanofiltration and sorption to treatment materials during groundwater treatment: a pilot demonstration
Notice bibliographique
Résumé
The rejection of a broad range of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) by reverse osmosis (RO) and nanofiltration (NF) was evaluated using a pilot closed-circuit membrane system operating at three recoveries (80, 85, 90 %) treating aqueous film-forming foam (AFFF) impaired groundwater (total PFAS ∼ 14.3 µg/L). Evaluation of the membranes focused on 15 PFAS measured in the groundwater above 75 ng/L including carboxylates, sulfonates, fluorotelomer sulfonates, and sulfonamides, dominated by perfluorooctane sulfonate (PFOS). RO required higher pressures and energy to reach recovery setpoints than NF, in exchange for PFAS specific rejections greater than 99 %. Rejection by NF ranged from 97.9 to 99.8 % and was impacted by functional group (carboxylates > sulfonates, fluorotelomer sulfonates > sulfonamides) and increased by increasing chain lengths. Overall PFAS rejection by RO decreased between 85 and 90 % recovery, with discrete sampling demonstrating a decrease in rejection after 87 % recovery, indicating that the tradeoff between reduced retentate volume and decreased permeate quality is an important operational consideration. To evaluate PFAS sorption to treatment materials, methanol extractions were performed on pretreatment materials and one BW30 element. Adsorbed total PFAS mass was dominated by PFOS, with long-chain PFAS exhibiting preferential adsorption. Per gram of material extracted, a 0.2 µm cartridge filter accumulated the most PFAS. The membrane and IX softening resin had similar accumulation of PFAS, while accumulation was the lowest on greensand. PFAS chain length had the greatest impact on adsorption to the filter, membrane, and IX softening resin, sorption to greensand was more impacted by functional group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 | 0,000 |
| 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 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 ».