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Enregistrement W7132938666

Coagulation/Flocculation-Ultrafiltration Optimization in Drinking Water Treatment

2023· dissertation· W7132938666 sur OpenAlexafffund
Tyler Andrew Malkoske

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensHudbay Minerals (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoagulationFoulingAlumWater treatmentNatural organic matterFlocculationUltrafiltration (renal)Turbidity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coagulation/flocculation is applied prior to ultrafiltration (UF) to reduce fouling and increase natural organic matter (NOM) removal. A lack of knowledge exists regarding the selection of optimal conditions to satisfy these treatment objectives. The present research includes three studies which provide guidance for the design and operation of coagulation/flocculation-UF by: i) development of a bench-scale approach for process evaluation, ii) elucidating impacts of coagulation mechanisms and coagulation/flocculation configurations on UF performance, and iii) evaluating the retention of microplastics (MPs) and release by cleaning during coagulation/flocculation-UF treatment. Bench-scale continuous-flow systems allow evaluation of coagulation/flocculation-UF over consecutive permeation cycles, but require high flowrates to achieve hydraulic retention times (HRTs) typical of full-scale rapid mixing. To reduce flowrates, the present research evaluated a typical 2 min HRT vs. 20 min in terms of impacts on particle properties and UF performance; 20 min represents HRTs previously considered during bench-scale investigations. Increases in particle size/concentration and reduced UF fouling resistance at a 20 min HRT, suggest that HRTs equivalent to those typically applied during full-scale rapid mixing must be considered during bench-scale studies in order to produce results relevant to full-scale. In the subsequent study, previous knowledge regarding alum dosages and pH values which promote specific coagulation mechanisms was utilized as a framework to select coagulation conditions applied during coagulation/flocculation-UF. In cases where fouling control is required, conditions that promote adsorption destabilization are optimal, whereas in cases where NOM removal is required, conditions that promote sweep are optimal. Inclusion of flocculation (vs. coagulation alone) increased NOM removal while reducing irreversible fouling resistance, despite increased NOM retention by the membrane. In the final study, when compared to raw water, alum addition increased hydraulically irreversible accumulation of MPs on the membrane from 50% to 80% of those present in UF feed water. Chemical cleaning released 20% to 60% of MPs which had accumulated on the membrane during previous permeation cycles. While positive correlations were observed between the release of MPs and foulants, the release of MPs was consistently lower. Accumulation of MPs on the membrane may increase UF fouling over extended operating periods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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