Purifying Anaerobically Treated Municipal Secondary Wastewater Effluent by a Reverse Osmosis-Based Potable Reuse Treatment Train
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 ).
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».