Processo de filtração com membranas para separação e concentração de compostos orgânicos emergentes
Bibliographic record
Abstract
RESUMO DAS ATIVIDADES 1. Introdução:A água é de extrema importância na vida dos seres humanos.Apenas 3% da água presente em nosso planeta é considerada doce e pode ser utilizada para consumo e para atividades diárias.Em águas, têm sido detectados os chamados compostos orgânicos de preocupação emergente, como surfactantes, produtos de cuidado pessoal, fármacos, retardantes de chama ou outros produtos suspeitos de atuarem como disruptores endócrinos ou levar a indução a resistência bacteriana, caso dos antibióticos.Uma das maneiras de eliminar ou minimizar tais poluentes é usando o processo de separação por membranas (PSM).Este processo consiste em separar a alimentação em duas partes.Uma que ultrapassa a membrana de filtração, o permeado, com a menor concentração possível de soluto e a outra que não ultrapassa a membrana com a maior concentração de soluto, o retentado ou concentrado.Este projeto tem como principais objetivos: usar operações como microfiltração e nanofiltração, concentrar compostos orgânicos emergentes (como fármacos), eliminar ou minimizar os compostos emergentes a partir do esgoto, obtendo água para posterior tratamento e reuso e direcionar o concentrado obtido por nanofiltração à outros tratamentos posteriores como processos avançados de oxidação. Atividades realizadas:O PSM foi realizado, separadamente, com soluções sintéticas de 2 antibióticos Norfloxacino (NOR) e Sulfametoxazol (SMX), comumente encontrados em águas residuárias e esgoto, utilizando um equipamento piloto para nanofiltração cross flow Alfa Laval.Os experimentos de permeação ocorreram em modo de recirculação (o retentado e permeado voltam ao tanque da alimentação) e, em modo de concentração (o permeado é retirado constantemente, aumentando a concentração do soluto no tanque da alimentação e obtendo um permeado (água para reuso).O modo de recirculação é realizado para avaliar as diferentes interações soluto/membrana, fluxo de permeado e a rejeição dos fármacos pelas membranas para assim decidir quais os melhores parâmetros operacionais para o modo de concentração.No modo de concentração avaliou-se a rejeição, a taxa de recuperação de água, a variação do fluxo de permeado em função do fator de concentração volumétrica FCV (volume alimentação/volume alimentaçãovolume de permeado).Em ambos processos foram utilizadas uma membrana de faixa estreita (NF 97), com poro de diâmetro na faixa de 0,68 nm e uma membrana de faixa larga (NF 270) com 0,84 nm, cujo objetivo é reter estes micropoluentes.Amostras de permeado e de concentrado foram coletadas para análises de pH, condutividade, demanda química de oxigênio (DQO), carbono orgânico total (COT) e cromatografia líquida de alta performance (HPLC), análises utilizadas para avaliar alterações e o índice de rejeição de fármacos.No processo de nanofiltração por recirculação foram avaliadas duas membranas (NF 270 e NF 97), duas vazões de alimentação (480L/h e 850 L/h), dois antibióticos (NOR e SMX) com duas concentrações (5 e 25 ppm) e pressões transmembrana (6,8,10,12, 16 bar).Realizou-se também o processo de microfiltração (MF), com um módulo tubular de fibras ocas de poliimida e poros da ordem de 0,4 µm.A MF utilizou uma solução com mistura dos dois tipos de antibióticos (norfloxacino e sulfametoxazol) na alimentação do sistema em modo de recirculação e em modo de
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".