Modeling Scaling Prevention and Attainable Recovery Using Hypothetical Calcium-Permeable Reverse Osmosis Membranes
Notice bibliographique
Résumé
In many reverse osmosis processes, extensive pretreatment is needed to remove scale-forming species (e.g., calcium and/or sulfate), only for similar species to be added to the permeate to mitigate pipe corrosion. In this study, we investigate the application of a hypothetical calcium-permeable reverse osmosis (CPRO) membrane that allows only water, calcium, and chloride to permeate, with our models simulating the impact on gypsum scaling, salt passage, water recovery and permeate water quality. As one potential design concept, we utilized known mechanisms of carrier-based membranes to model the calcium and chloride ion separation at various ligand (carrier) concentrations, equilibrium constants, and feed compositions that vary in calcium to chloride ion ratios. Our analysis compares the gypsum saturation indexes between CPRO and RO membranes in equilibrium, coupon-scale, and module-scale scenarios. At high ligand concentration and equilibrium constants, the CaCl 2 flux reaches a maximum due to the dependency of the ligand-salt concentration gradient (i.e., the driving force for permeation) on feed and permeate side salt concentrations. In chloride-rich solutions, the excess chloride leads to a high ligand-salt concentration gradient and an exponential rise in Ca 2+ passage. The Cl – concentration has a critical role in influencing Ca 2+ passage, highlighting an important parameter in the CPRO membrane and process design. Furthermore, with chloride-rich solutions, gypsum scaling could be avoided with little or no pretreatment. While our analysis reflects just one hypothetical design concept for CPRO, this ability to essentially avoid scaling in certain situations suggests that materials and process research in this space is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».