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Enregistrement W4416958421 · doi:10.1016/j.rineng.2025.108567

Modeling of the air gap membrane distillation (AGMD) process for whey treatment: A CFD approach with RSM

2025· article· en· W4416958421 sur OpenAlexaff
Mohammad Z. Abedin, Arash Fassadi Chimeh, Amir Fouladitajar, Ali Kargari

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsMass transferMembrane distillationResponse surface methodologyConcentration polarizationDesalinationHeat transferParametric statisticsWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Integrating CFD with Response Surface Methodology (RSM) to model and optimize AGMD, followed by experimental validation. • Implemented a detailed mass transfer mechanism in the membrane, incorporating Knudsen, viscous, and molecular diffusions. • Conducted a detailed parametric analysis on permeate flux, thermal efficiency, temperature polarization coefficient (TPC), and overall heat transfer coefficient. • Achieved optimal conditions delivering 6.94 LMH permeate flux, 92 % thermal efficiency, and 6.8 % whey concentration at the outlet. • Provided practical design and operational recommendations for energy-efficient AGMD application in dairy wastewater valorization. The dairy industry is a key source of industrial wastewater. Given the global water shortage and a majority of seawater is unsuitable for drinking or most daily human needs, many industries rely on wastewater treatment to reclaim and reuse their water. This study presents a computational fluid dynamics (CFD) simulation of an Air Gap Membrane Distillation (AGMD) system. The governing equations for momentum, heat, and mass conservation in channels were solved using the finite element method in COMSOL Multiphysics. This work presents the first CFD-based RSM optimization of AGMD for whey treatment, providing a high-fidelity model that integrates Knudsen-molecular-viscous diffusion mechanisms to identify globally optimal operating conditions. The model matches experiments with 14 % average error, confirming its reliability. A comprehensive parametric analysis was performed to evaluate permeate flux, thermal efficiency, temperature polarization, and overall heat transfer coefficient. Optimization using Response Surface Methodology (RSM) identified the best operating conditions. The workflow yields an operating envelope that elevates permeate flux and thermal efficiency, while quantifying Temperature Polarization Constant (TPC) and overall heat transfer coefficient trade-offs, informing module design. These findings provide valuable insights into the design and operation of AGMD systems for energy-efficient wastewater valorization in the dairy sector.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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