Pretreatment Alternatives for the Ultrafiltration of Algae Laden Water
Notice bibliographique
Résumé
The excessive growth of algae from eutrophication as a result of human activities is one of the most serious problems in drinking water treatment. During algae blooms, the excessive release of algae organic matter (AOM) changes the organic matter distributions in surface waters causing severe membrane fouling. Comparisons of the fouling of UF membranes treating surface waters with different natural organic matter (NOM) distributions were done to identify the organic fractions that cause membrane fouling. The waters tested were prepared by combining NOM from Lake Ontario with AOM from four algae species (Chlorella sp., Microcystis aeruginosa, Merismopedia sp., and Cyclotella sp.) commonly found in freshwater. Liquid chromatography-organic carbon detector (LC-OCD) and fluorescence excitation-emission matrix (FEEM) analytical techniques were used to characterize the organic fractions. The membrane fouling was attributed to the hydrophilic fraction of NOM, especially to biopolymer-polysaccharides and proteins as characterized via LC-OCD, and predominant FEEM responses from protein-like and SMP-like substances. The fouling behaviors of the organic fractions were influenced by the addition of natural occurring divalent and metal cations at different doses and pHs. The membrane treating waters with high content of polysaccharides and proteins experienced the highest membrane fouling and membrane resistances. The increase in membrane fouling was attributed to their absorption within the membranes. The addition of divalent cations decreased the membrane fouling as a result of their complexation with AOM. Higher membrane fouling was observed as pH decreased. At pH 6, the membrane experienced the lowest organic matter retention, especially biopolymers and protein-like substances. This was attributable to charge neutralization and reduced electrostatic attraction with the membranes. At pH 8.0, the increase in electrostatic repulsion facilitated the formation of looser layers that led to higher retention of biopolymers and protein-like substances. The fouling behaviors of the organic fractions were compared using sedimentation and dissolved air flotation (DAF) as pre-treatment and influenced by the addition of aluminum and iron-based coagulants. Sedimentation produced better effluent quality than DAF. Membrane fouling decreased with the addition of coagulants, especially aluminum based. Waters with higher biopolymer contents were more susceptible to coagulation achieving higher organic matter removal.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».