Understanding Ozone Mechanisms to Alleviate Ceramic Membrane Fouling
Bibliographic record
Abstract
Les membranes céramiques représentent une perspective intéressante comme traitement de pointe dans le domaine de l'eau potable.Cependant, le coût de capital élevé et l'absence de recherche spécifique sur la performance de ces membranes diminuent leur utilisation dans ce domaine.Ainsi, sachant que le colmatage est la principale limite connue dans les procédés de filtration, cette étude à l'échelle laboratoire visait à évaluer l'impact d'un pré-traitement d'ozonation sur la réduction du colmatage des membranes céramiques UF.Les étapes de préozonation et de filtration ont été réalisées en utilisant deux pH ainsi que des doses d'ozone différentes.Les valeurs de pH choisies étaient situées à la limite de la plage naturelle des eaux de surface (6,5 et 8,5) afin de garantir la praticabilité.L'eau brute de la rivière des Mille Îles à Québec-Canada a été utilisée.Le montage de filtration était composé d'une cellule de filtration frontale non agitée opérée à flux constant.Les résultats ont montré que la pré-oxydation par l'ozone réduit effectivement le degré de colmatage de la membrane en fonction de la dose appliquée (jusqu'à 60 et 85% pour les membranes 8 et 50 kDa, respectivement).L'oxydation directe de la MON a été jugée responsable de cet effet étant donné que la présence d''ozone moléculaire n'était pas indispensable pour obtenir ces résultats.Cependant, dans le cadre de cette expérience, le pH s'est montré plus efficace que le pré-traitement à l'ozone pour maintenir le colmatage à de faibles taux: 70% inférieur à pH 6,5 qu'à pH 8,5 pour les eaux non-ozonisées, ce qui est contraire à la plupart de la littérature trouvée sur le sujet (Changwon, 2013;De Angelis et Fidalgo, 2013;Karnik et al., 2005;S. Lee & Kim, 2014).Ce comportement s'explique principalement par le mode d'opération utilisé dans l'expérience, les répulsions électriques entre les molécules de MON à pH basique qui ont conduit à l'accumulation de matériau sur le côté d'alimentation de la membrane (concentration polarisation), et finalement la formation d'un gâteau.En outre, le pH de la solution d'eau a montré une influence sur la définition des mécanismes de colmatage.Avec l'échantillon d'eau à pH 6,5, qui correspond précisément au point isoélectrique des membranes (±6,5), le mécanisme de colmatage par blocage a été fréquemment détecté avant la formation d'un gâteau.Ces observations mettent en évidence le rôle important des charges électriques dans les procédés de filtration avec des membranes céramiques (Chiu, 2011;S. Lee & Kim, 2014; Szymczyk, Fievet, Reggiani, et Pagetti, 1998b).vi En ce qui concerne l'ozonation, il a été confirmé que les eaux naturelles à forte teneur en MON(> 3 mg / L) déclenchent des procédés d'oxydation avancés (Acero et Von Gunten, 2001).Il a également observé que la condition de pH 6,5 a permis la décomposition de la MON de manière plus efficace que la dose d'ozone la plus élevée utilisée à pH 8,5.vii
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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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".