Assessment of drinking water biofilter health under warm and cold temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Conventional filtration studies have long-established operational parameters for drinking water treatment systems; however, these parameters are frequently adopted for biofiltration systems without verifying their suitability. A full-scale monitoring program was conducted over a period of two years across two sets of dual-media biofilters at two water treatment plants (Plant A and Plant B). This study investigates temperature effects, floc retention, unit filter run volume (UFRV), recovery, and backwashing modifications. Findings reveal that seasonal water quality variations significantly influence floc retention, with colder temperatures leading to increased solids accumulation. Backwash modifications, such as reducing air scour duration, maintained acceptable floc retention, while extending air scour and increasing backwash velocity showed minor performance improvements. In this study, UFRV and recovery values confirmed overall filtration efficiency, even when conventional floc retention limits were exceeded. The conventional 60 NTU floc retention threshold for media health may be overly conservative for biofiltration systems, recommending an adjustment to 120 NTU or a site-specific value to better reflect biomass-related variability and to account for the specific needs of biofilters. • Floc retention analysis of biofilters demonstrated material capture by depth. • Hydraulic only backwash had consistently higher floc retention than air-scoured filters. • Air scour duration was optimized utilizing floc retention analysis. • Higher floc retention was present in colder (winter) <5C versus warmer (summer) conditions.
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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 ».