DEVELOPING INTEGRATED MEMBRANE PROCESSES FOR INDUSTRIAL WASTEWATERS
Notice bibliographique
Résumé
Wastewaters that are produced by industrial processes are more challenging to treat than municipal wastewaters, primarily due to two reasons. Firstly, industrial wastewaters contain high concentrations of several different contaminants (e.g. metals, nutrients and organics etc.), which can be challenging for a single process to treat. Secondly, the compositional properties of the wastewaters can vary significantly as it is dependent on several upstream processes. Commercial membrane technologies have shown significant adoption in desalination and municipal wastewater treatment applications. Their favourable selectivity and tunable properties have garnered interest from both academia and industry to push these technologies into industrial wastewater treatment. Despite showing promising contaminant removal results, current studies have shown that fouling due to high contaminant loadings, and variable treatment efficacies due to feed property variations, limit the adoption of commercial membranes into these applications. Current research addresses these challenges through the new material development or surface modifications, however, there is a need to approach these challenges at a process level by integrating existing membrane technology into adaptive processes. This thesis aims to advance the adoption of commercial membrane technology into ‘tough-to-treat’ industrial wastewater applications. Firstly, the effects of high contaminant concentrations and variable feed properties on membrane treatment is studied by using advanced techniques, such as gas chromatography – mass spectrometry, to resolve the composition of feed and permeate streams from membrane processes treating real wastewaters. It was determined that fast and efficient screening tools are required to optimize and adapt membrane processes to respond to this variability. This thesis then introduces high-throughput and miniaturized screening platform that combines analytical centrifugation with filter plate technology to rapidly optimize two-stage coagulation-filtration processes with an extremely low material and time requirement.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».