Purifying Anaerobically Treated Municipal Secondary Wastewater Effluent by a Reverse Osmosis-Based Potable Reuse Treatment Train
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As a pretreatment to potable reuse trains, anaerobic secondary treatment could reduce the energy demand and footprint compared to aerobic secondary treatment. Long-term pilot tests linked a reverse osmosis (RO)-based potable reuse treatment system to a pilot-scale staged anaerobic fluidized membrane bioreactor (SAF-MBR). A membrane-aerated bioreactor removed sulfide in SAF-MBR effluent prior to RO. The RO operated for ∼120 days at 15 LMH and 67–83% water recovery, with a final feed pressure during each cycle of ∼9–10 bar. When the final pressure increased to ∼12 bar, chemical cleaning reestablished membrane performance, and a membrane autopsy indicated reversible fouling by biomass and phosphate-based minerals. MS2 bacteriophage spiking tests indicated at least 5–6-log removal each by RO and UV/H 2 O 2 advanced oxidation process (AOP) treatment at ∼730 mJ/cm 2 average UV fluence. A 1,100 mJ/cm 2 average UV fluence met treatment goals for 1,4-dioxane and indicators for other organic contaminants. Halogenated DBPs in the chlorinated final effluent were ∼5-fold lower than potable reuse trains fed by aerobic secondary effluent. N -Nitrosodimethylamine was well below California’s 10 ng/L Notification Limit. An operating cost comparison indicated that a potable reuse train fed by SAF-MBR effluent ($0.69/m 3 ) is cost-competitive to that fed by aerobic secondary effluent ($0.69/m 3 ).
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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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découle