A Review of Biofouling and its Control in Membrane Separation Bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Membrane separation technology is increasingly becoming an important innovation in biological wastewater treatment. Biofouling of the membrane is a major factor affecting the efficient and economic operation of membrane separation bioreactors (MBRs). This review summarizes the state-of-the-art progress in understanding the mechanisms and factors affecting membrane biofouling and the strategies for biofouling control. Biofouling mechanisms include the adsorption of soluble and suspended extracellular polymers on membrane surfaces and in membrane pores, the clogging of membrane pore structure by fine colloidal particles and cell debris, and the adhesion and deposition of sludge cake on membrane surfaces. Design and operating conditions of membrane modules and materials, hydrodynamic conditions in MBRs, process and environmental conditions of activated sludge systems, and the physicochemical properties of the wastewater are the dominant factors determining membrane biofouling. Current strategies to control biofouling include periodic relaxation, backwashing, chemical cleaning, and possible manipulation of hydrodynamic conditions and sludge properties. Achieving full integration of MBRs in wastewater treatment technology requires further research and development. Fundamental information on the bacteria, colloid, and membrane interaction, developed through multimethod and multiscale approaches, is particularly needed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».