New membrane treatment to produce drinking water from real and colored surface waters
Notice bibliographique
Résumé
As a consequence of Global Warming, many lakes and rivers which are the main sources to produce drinking water in the North Pole countries (since Canada to Russia) have experienced an increase in the concentration of natural organic matter. This increase affects directly the turbidity and Total Suspended Solids (TSS) resulting as well in a color modification, traditional water treatment methods such as coag/flocc would require a higher quantity of chemicals (coagulants mainly to ensure the drinking water requirements. However, this in turn increases the treatment cost, produces more sludge, and therefore has a higher environmental impact. Considering the need to provide a solution to this market Veolia has been working on a new process to make potable water using an feed flow, surface water, thanks to membrane technology: Ultrafiltration (UF) + special Nano filtration (NF) since 2016. This prototype has been already in Gahard, France using as feed flow groundwater achieving satisfactory results. This work presents the first results of the operation having as feed flow a new source: a real river neat to Sens de Bretagne, France. The prototype has been able to remove 80% of the original Dissolved Organic Carbon found in the feed flow and NF permeate has already the chemical properties in terms of Manganese, Organic Matter; Iron; Alkalinity and Turbidity according to the standard limit for drinking water in France. However due to the increase of NOM and TSS at the feed flows the global efficiency of the prototype has suffered a drop up. Increase in the number of backwashes in pre filters and UF membrane resulting from the increase of fouling and operational time reduction are some of the current challenges of this project stage. Several strategies are already implemented to achieve once again the expected 90% of Global recovery already demonstrated in Gahard.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».