Tuning the surface charge of cellulose super-bridging agents for improved performance during wastewater treatment
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater treatment is challenged by refractory contaminants and rising water demand, while conventional coagulation-flocculation suffers from low throughput and is sensitive to the influent water conditions. It has been shown that cellulose fibers can act as super-bridging agents offering enhanced turbidity removal when used in conjunction with traditional coagulants and flocculants. Yet, the chemical modification of cellulose fibers and their performance under varying influent conditions remain largely unexplored. In this study, recycled cellulose fibers are modified with quaternary ammonium groups, imparting a positive charge that significantly improves performance. Where conventional treatment (without fibers) reduces turbidity from 62 to 25 NTU, the addition of modified fibers lowers the effluent turbidity to 3 NTU. To assess the robustness of this strategy, influent pH, ionic strength, and turbidity are varied in controlled laboratory experiments. Modified fibers achieve turbidity below 5 NTU across all pHs (7–8.9) and initial turbidities (62–285 NTU) tested, whereas the conventional method is unable to reduce turbidity when pH exceeds 7.7. Furthermore, the modified fibers enhance the removal of metals such as Ni, Mn, Zn, Cr, Fe, and Pb. In total, pristine and modified fiber-enhanced treatments remove 52 % and 65 % of metals, respectively, compared to 39 % with the conventional method. Therefore, modified cellulose fibers represent an interesting strategy for improving the coagulation- flocculation treatment strategy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».